预测土壤类型的基于随机森林的改进Adaboost分类模型python代码

以下是一个基于随机森林的改进Adaboost分类模型的Python代码，用于预测土壤类型：

# 导入所需库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('soil_data.csv')

# 去除无用特征
data.drop(['Id'], axis=1, inplace=True)

# 划分训练集和测试集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.3, random_state=42)

# 分离特征和标签
train_x = train.drop(['Soil_Type'], axis=1)
train_y = train['Soil_Type']
test_x = test.drop(['Soil_Type'], axis=1)
test_y = test['Soil_Type']

# 定义随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 定义AdaBoost模型
ada_model = AdaBoostClassifier(base_estimator=rf_model, n_estimators=50, random_state=42)

# 拟合模型
ada_model.fit(train_x, train_y)

# 预测结果
pred_y = ada_model.predict(test_x)

# 计算准确度
accuracy = accuracy_score(test_y, pred_y)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

在这个代码中，我们首先导入所需库并读取数据集。然后我们去除了一个无用特征，并将数据集划分为训练集和测试集。接着我们分离特征和标签，并定义了一个随机森林模型和一个AdaBoost模型。我们将随机森林模型作为基分类器，将其与AdaBoost模型结合使用。最后我们拟合模型并进行预测，计算出模型的准确度。