随机森林算法的Python实现

随机森林算法是机器学习技术中最流行的算法之一，可以用Python来实现。它是一种基于决策树的非参数学习算法，可以用来做分类和回归任务。Python实现的随机森林算法可以使用scikit-learn库中的RandomForestClassifier和RandomForestRegressor类来实现。

相关问题

随机森林算法python代码

以下是一个简单的随机森林算法的 Python 代码示例：

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

# 生成随机数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,
                            n_informative=2, n_redundant=0,
                            random_state=0, shuffle=False)

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

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
print(clf.predict([[0, 0, 0, 0]]))

希望这可以帮助你了解随机森林算法的基本实现。