随机森林回归模型预测python

随机森林回归模型可以用于预测Python中的数据。首先，你需要导入所需的库，如`pandas`和`scikit-learn`：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

然后，你需要加载你的数据集，并将其划分为特征和目标变量。假设你的数据集文件名为"data.csv"，其中包含特征列和目标变量列：

data = pd.read_csv("data.csv")
X = data.drop("target", axis=1)  # 特征列
y = data["target"]  # 目标变量列

接下来，你可以实例化随机森林回归模型，并使用训练数据拟合模型：

rf = RandomForestRegressor()
rf.fit(X, y)

最后，你可以使用模型进行预测。假设你有一个新的观测数据存储在变量`new_data`中：

prediction = rf.predict(new_data)

这样就可以使用随机森林回归模型进行Python中的预测了。请确保你根据实际情况调整代码，并根据自己的数据集进行适当的处理。