随机森林在波士顿房价预测中的算法实现
时间: 2023-06-20 07:07:07 浏览: 69
随机森林是一种集成学习算法,它通过构建多个决策树进行预测,并对多个决策树的结果进行平均或投票来得出最终结果。在波士顿房价预测中,我们可以使用随机森林来对房价进行预测。
以下是随机森林的算法实现:
1. 导入需要的库和数据集
```
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df['target'] = pd.Series(boston.target)
```
2. 分割数据集为训练集和测试集
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
3. 构建随机森林模型
```
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
```
4. 进行预测并评估模型准确度
```
from sklearn.metrics import r2_score
y_pred = rf.predict(X_test)
r2_score(y_test, y_pred)
```
以上是利用随机森林实现波士顿房价预测的算法实现步骤。需要注意的是,随机森林中的超参数需要根据具体情况进行调整,以获得更好的预测效果。