随机森林python代码案例土壤

随机森林是一种集成学习方法，在Python中可以使用Scikit-Learn库来实现。这里是一个简单的例子，展示如何使用随机森林模型预测土壤类别，假设我们有一个包含土壤特性的数据集（如pH值、有机质含量等）：

# 导入所需库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 假设我们有名为'soil_data.csv'的数据文件
data = pd.read_csv('soil_data.csv')

# 数据预处理（如果需要）
X = data.drop('soil_type', axis=1)  # 特征
y = data['soil_type']  # 目标变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predictions = rf_model.predict(X_test)

# 评估性能
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100}%")

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