计算随机森林模型的MAPE的代码

计算随机森林模型的MAPE可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

2. 准备数据集，将训练集和测试集分别存储为X_train, y_train, X_test, y_test的变量中。

3. 创建随机森林模型：

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

其中n_estimators表示随机森林中包含的决策树的数量。

4. 在训练集上拟合随机森林模型：

rf.fit(X_train, y_train)

5. 在测试集上评估模型性能，计算MAPE：

y_pred = rf.predict(X_test)
mape = np.mean(np.abs((y_test - y_pred) / y_test)) * 100

其中，np.abs()计算绝对值，np.mean()计算平均值，* 100将结果转换为百分比形式。

完整代码如下：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 准备数据集
X_train = ...
y_train = ...
X_test = ...
y_test = ...

# 创建随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 在训练集上拟合随机森林模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能，计算MAPE
y_pred = rf.predict(X_test)
mape = np.mean(np.abs((y_test - y_pred) / y_test)) * 100

print("Random Forest MAPE: {:.2f}%".format(mape))