随机森林预测城镇居民收入

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行预测。在随机森林中，每个决策树都是基于随机抽取的样本和特征进行构建的，这样可以减少过拟合的风险。对于预测城镇居民收入的问题，我们可以使用随机森林模型进行分类预测。

以下是使用Python中的scikit-learn库来构建随机森林模型的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('income.csv')

# 将数据集中的income列转换为0和1
data['income'] = data['income'].apply(lambda x: 0 if x == '<=50K' else 1)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('income', axis=1), data['income'], test_size=0.2, random_state=42)

# 构建随机森林模型
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
rfc.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = rfc.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在上面的代码中，我们首先读取了一个名为income.csv的数据集，并将其中的income列转换为0和1。然后，我们将数据集分为训练集和测试集，并使用随机森林模型进行训练和预测。最后，我们计算了模型的准确率。