使用随机森林反演有机质，将样本分为测试机训练集和验证集进行参数调优代码

以下是使用Python的scikit-learn库进行随机森林反演有机质含量，并将样本分为测试集、训练集和验证集进行参数调优的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
X, y = load_dataset()

# 将数据集随机分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 定义随机森林回归器
rf = RandomForestRegressor()

# 定义参数网格搜索范围
param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 150],
    'max_depth': [10, 20, 30],
    'min_samples_split': [2, 5, 10],
    'min_samples_leaf': [1, 2, 4],
    'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']
}

# 使用网格搜索进行参数调优
grid_rf = GridSearchCV(rf, param_grid, cv=5)
grid_rf.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳参数
print('Best parameters: ', grid_rf.best_params_)

# 使用验证集对模型进行验证
y_pred = grid_rf.predict(X_val)
mse = mean_squared_error(y_val, y_pred)
print('Validation set MSE: ', mse)

# 使用测试集对模型进行评估
y_pred = grid_rf.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Test set MSE: ', mse)

其中，load_dataset()函数用于加载数据集，train_test_split()函数用于将数据集随机分为训练集和测试集，GridSearchCV()函数用于进行网格搜索和参数调优。最后，使用mean_squared_error()函数计算验证集和测试集的均方误差（MSE），评估模型的性能。