随机森林交叉验证代码

以下是一个使用随机森林进行10折交叉验证的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 假设你已经准备好了特征矩阵expr_mat和目标变量metadata[group]

# 创建随机森林分类器对象
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=1000, random_state=304)

# 进行10折交叉验证并计算准确率
scores = cross_val_score(rf, expr_mat, metadata[group], cv=10)

# 打印每次交叉验证的准确率
for i, score in enumerate(scores):
    print("Fold {}: {}".format(i+1, score))

# 打印平均准确率
print("Average Accuracy: {}".format(scores.mean()))

这段代码使用了scikit-learn库中的RandomForestClassifier类和cross_val_score函数。首先，我们创建了一个随机森林分类器对象rf，设置了1000棵树和随机种子304。然后，我们使用cross_val_score函数进行10折交叉验证，并将特征矩阵expr_mat和目标变量metadata[group]作为输入。最后，我们打印了每次交叉验证的准确率，并计算了平均准确率。