随机森林案例含源数据python

随机森林是一种集成学习的方法，它利用多个决策树来进行分类或回归，最终选择结果时，采用投票或平均法得出最终结果。随机森林具有很强的准确性和鲁棒性，适用于解决高维特征的分类和回归问题。

下面我们以一个随机森林分类的例子来介绍如何利用Python进行分析。我们使用的数据集是Iris，它包含了3类共150个样本，每个样本有4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们将使用scikit-learn库中的随机森林分类器来进行分类。

首先，我们需要导入必要的包和数据。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

接着，我们将数据集划分为训练集和测试集。代码如下：

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

然后，我们将创建一个随机森林分类器，并使用训练集对其进行训练。代码如下：

# 创建随机森林分类器并进行训练
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

接下来，我们将使用测试集对训练好的模型进行测试，并计算其精度。代码如下：

# 在测试集上测试模型并计算其精度
y_pred = clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

最后，我们可以输出特征重要性来了解哪些特征对分类最具有影响力。代码如下：

# 输出特征重要性
feature_importances = pd.Series(clf.feature_importances_, index=iris.feature_names)
print(feature_importances)

完整的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建随机森林分类器并进行训练
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上测试模型并计算其精度
y_pred = clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

# 输出特征重要性
feature_importances = pd.Series(clf.feature_importances_, index=iris.feature_names)
print(feature_importances)

通过以上步骤，我们可以完成一个简单的随机森林分类的案例并了解其源数据和Python实现方法。