用python写出随机森林代用码冠层高度、最大冠层高度、平均冠层高度、 最小冠层高度、百分位冠层高度、坡度等 用于随机森林中估算生物量的特征参数
时间: 2023-10-04 12:08:53 浏览: 51
以下是用Python实现随机森林代用码的示例代码:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 读取数据,假设数据存储在 data.csv 文件中
data = pd.read_csv('data.csv')
# 提取特征和目标变量
X = data[['冠层高度', '最大冠层高度', '平均冠层高度', '最小冠层高度', '百分位冠层高度', '坡度']]
y = data['生物量']
# 训练随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)
# 预测生物量
new_data = [[10, 20, 15, 5, 12, 3], [20, 30, 25, 10, 22, 5]]
predictions = rf.predict(new_data)
print(predictions)
```
在这个示例中,我们使用了 `pandas` 库来读取数据,并从数据中提取了代表特征参数的列(包括冠层高度、最大冠层高度、平均冠层高度、最小冠层高度、百分位冠层高度和坡度),以及代表目标变量(即生物量)的列。我们使用 `sklearn` 库中的 `RandomForestRegressor` 类来训练随机森林模型,其中 `n_estimators` 参数指定了森林中树的数量,`random_state` 参数用于设置种子以保证结果的可重复性。最后,我们使用训练好的模型来预测新数据的生物量,并将结果打印出来。