RF训练MNIST数据集代码

随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，通常用于分类和回归任务。下面是使用Python和Scikit-learn库训练MNIST数据集的随机森林分类器的代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载MNIST数据集
digits = datasets.load_digits()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10)

# 训练随机森林分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在上面的代码中，我们使用Scikit-learn库中的`datasets`模块加载MNIST数据集。然后，我们将数据集分为训练集和测试集，并创建一个随机森林分类器。接着，我们使用训练集对随机森林分类器进行训练，并在测试集上进行预测。最后，我们计算模型的准确率，并输出结果。需要注意的是，我们设置了随机森林分类器的超参数，包括树的数量和最大深度等。这些超参数需要根据实际情况进行调整，以获得更好的性能。