cuml加速随机森林的示例python代码

下面是使用cuML加速随机森林的示例Python代码：

import cudf
import cuml
from cuml.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载数据
X_train = cudf.read_csv('train_data.csv')
y_train = X_train['label']
X_train.drop('label', axis=1, inplace=True)

X_test = cudf.read_csv('test_data.csv')
y_test = X_test['label']
X_test.drop('label', axis=1, inplace=True)

# 训练随机森林模型
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=16)
rfc.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = rfc.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', score)

在这个示例中，我们使用了cuDF来加载和处理数据，使用了cuML的随机森林分类器来训练模型，并使用score方法评估模型的准确性。你需要将训练数据和测试数据保存为CSV文件，并将它们加载到cuDF的DataFrame中。注意，cuML的随机森林实现目前只支持分类问题。