随机森林预测土壤有机质并绘制出散点图
时间: 2023-06-30 14:22:21 浏览: 74
好的,针对您的问题,我可以给出以下的回答:
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,可以用于回归和分类问题。对于预测土壤有机质含量,可以使用随机森林回归算法,将土壤样本的各项指标作为输入特征,有机质含量作为输出结果。
以下是使用Python中的scikit-learn库来构建随机森林回归模型的示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 假设我们已经准备好了样本数据和对应的有机质含量标签
X = ... # 样本输入特征
y = ... # 样本输出结果
# 构建随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=0)
rf.fit(X, y)
# 预测新的样本有机质含量
X_new = ... # 新样本输入特征
y_pred = rf.predict(X_new)
# 绘制散点图
plt.scatter(y, rf.predict(X))
plt.xlabel("Actual Organic Content")
plt.ylabel("Predicted Organic Content")
plt.title("Random Forest Regression")
plt.show()
```
这段代码中,我们使用了scikit-learn库中的RandomForestRegressor类来构建随机森林回归模型,并设置了100个决策树和最大深度为10。然后我们对新的样本进行预测,得到预测的有机质含量。最后使用matplotlib库绘制出散点图来展示实际有机质含量和预测有机质含量之间的关系。
希望这个回答能够解决您的问题。
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