随机森林回归模型计算验证集的预测值和实际值之间的误差代码

以下是使用Python中的scikit-learn库计算随机森林回归模型在验证集上的RMSE和MAE的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

# 假设train_X, train_y为训练数据，valid_X, valid_y为验证数据
# 初始化随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 在训练数据上训练模型
rf.fit(train_X, train_y)

# 在验证数据上进行预测
y_pred = rf.predict(valid_X)

# 计算RMSE和MAE
rmse = mean_squared_error(valid_y, y_pred, squared=False)
mae = mean_absolute_error(valid_y, y_pred)

print(f"RMSE: {rmse:.4f}")
print(f"MAE: {mae:.4f}")

在上面的示例代码中，我们使用训练数据（`train_X`和`train_y`）初始化了一个具有100个决策树的随机森林回归模型。然后，我们使用验证数据（`valid_X`和`valid_y`）对模型进行了测试，并计算了其在验证数据上的RMSE和MAE。最后，我们打印了计算出的误差值。