钢管混凝土随机森林预测python代码

钢管混凝土结构的随机森林预测通常涉及到机器学习技术，特别是在Python编程环境中，可以使用scikit-learn库来构建随机森林模型。这里是一个简化的示例，假设我们有CSV数据集包含特征（例如材料属性、尺寸等）和目标变量（如强度或性能指标）：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 替换为实际文件路径
X = data.drop('target_column', axis=1)  # 特征列
y = data['target_column']  # 目标变量

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林回归模型
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = rf_model.predict(X_test)

# 模型评估
score = rf_model.score(X_test, y_test)
print(f"模型R^2分数: {score}")

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