x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=6) rf = RandomForestRegressor(n_estimators=20,max_depth=7) rf.fit(x_train,y_train) pred = rf.predict(x_test) print(mean_squared_error(y_test,pred)) print(mean_absolute_error(y_test,pred))

这是一个使用随机森林算法进行回归分析的代码段。其中，train_test_split 函数将数据集 X 和 Y 随机划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的 30%，随机数种子为 6。接下来，创建一个具有 20 棵决策树和最大深度为 7 的随机森林回归器 rf，并将训练集 X_train 和 Y_train 用于拟合回归器。然后，使用 predict 函数在测试集 X_test 上进行预测，得到预测值 pred。最后，使用 mean_squared_error 和 mean_absolute_error 函数计算预测值 pred 和测试集 Y_test 之间的均方误差和平均绝对误差，并将其打印出来。这些指标通常用于评估回归模型的性能。