sklearn房价预测随机森林

在scikit-learn库中，随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，特别适用于分类和回归任务，包括房价预测。它基于决策树的集合，每个决策树都是对数据的一个独立预测，然后通过投票或平均来得到最终的结果。对于房价预测，随机森林可以处理大量的特征，减少过拟合的风险，并提供较好的泛化能力。

以下是使用随机森林进行房价预测的基本步骤：

1. 导入必要的库：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd

2. 加载数据并预处理：

data = pd.read_csv('house_prices.csv') # 假设数据文件名
X = data.drop('price', axis=1) # 特征列
y = data['price'] # 目标变量

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 初始化并训练模型：

rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)

4. 预测：

y_pred = rf_model.predict(X_test)

5. 评估性能：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)