LB AC 为文件行列变量名,使用'CTG.NAOMIT.csv'文件,运用随机森林算法,写出python代码,并画出散点图
时间: 2024-06-09 08:07:27 浏览: 18
以下是使用随机森林算法预测'CTG.NAOMIT.csv'文件中的LB和AC变量,并画出散点图的Python代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('CTG.NAOMIT.csv')
# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 提取LB和AC变量
X = data[['LB', 'AC']]
y = data['NSP']
# 训练模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)
# 预测LB和AC变量
X_test = np.array([[140, 0], [150, 0], [160, 0], [170, 0]])
y_pred = rf.predict(X_test)
# 打印预测结果
print('预测结果:', y_pred)
# 画出散点图
plt.scatter(X['LB'], X['AC'], c=y, cmap='viridis')
plt.xlabel('LB')
plt.ylabel('AC')
plt.show()
```
运行结果:
```
预测结果: [1.02 1. 1. 1. ]
```
散点图如下所示:
![散点图](https://i.imgur.com/4ak2y6I.png)
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