用python写一段随机森林分类的代码

以下是 Python 中使用随机森林分类的代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成一些随机数据
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4,
                            n_informative=2, n_redundant=,
                            random_state=, shuffle=False)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2,
                             random_state=)

# 训练分类器
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
print(clf.predict([[, , , ]]))

希望这个代码示例能对你有所帮助！

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用python写一段随机森林分类代码

以下是用Python编写的随机森林分类代码：

# 导入必要的库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成随机数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, random_state=0, shuffle=False)

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

# 创建随机森林分类器对象
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型得分
print(clf.score(X_test, y_test))

希望这段代码对你有所帮助！

写一段随机森林分类代码

以下是一段简单的随机森林分类代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成随机数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4,
                            n_informative=2, n_redundant=,
                            random_state=, shuffle=False)

# 定义随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2,
                             random_state=)

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
print(clf.predict([[, , , ]]))

这段代码使用 scikit-learn 库中的随机森林分类器，生成了一个随机数据集，训练了模型，并对新数据进行了预测。