from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor random_model=RandomForestRegressor(n_estimators=300,random_state=42,n_jobs=-1) random_model.fit(x_train,y_train) y_pred=random_model.predict(x_test) print(random_model.score(x_train,y_train)) print(random_model.score(x_test,y_test))

这段代码是使用Scikit-learn库中的RandomForestRegressor实现了一个随机森林回归模型，并进行了训练和预测。在训练后，你使用了模型的`score()`方法来评估模型在训练集和测试集上的性能。

`random_model.score(x_train, y_train)`会计算模型在训练集上的R^2得分，用于评估模型对训练数据的拟合程度。而`random_model.score(x_test, y_test)`则计算模型在测试集上的R^2得分，用于评估模型对未见过的数据的预测能力。

R^2得分的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对数据的拟合越好，而越接近0表示模型的预测能力越差。

请注意，这里使用了随机数种子`random_state=42`以确保结果的可重复性，并且通过`n_jobs=-1`参数来启用多线程加速模型的训练过程。

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