随机森林回归预测代码

以下是随机森林回归预测的代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

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

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = rf.predict(X_test)

其中，`n_estimators`表示随机森林中树的数量，`X_train`和`y_train`分别是训练集的特征和标签，`X_test`是测试集的特征，`y_pred`是模型对测试集的预测结果。

相关问题

随机森林回归预测matlab代码

随机森林回归是一种强大的机器学习算法，可用于解决回归问题。下面是一个用MATLAB实现随机森林回归预测的简单代码示例：

% 导入数据
data = load('data.mat');
X = data(:, 1:end-1); % 特征向量
y = data(:, end); % 目标向量

% 构建随机森林回归模型
numTrees = 50; % 设置决策树的数量
model = TreeBagger(numTrees, X, y);

% 预测
newData = [1, 2, 3]; % 待预测的新数据
predictedValue = predict(model, newData);

% 显示预测结果
disp(predictedValue);

在这个示例中，我们首先导入数据，其中包含特征向量X和目标向量y。然后，我们使用TreeBagger函数构建了一个包含50个决策树的随机森林回归模型。接下来，我们定义了一个待预测的新数据newData。最后，我们使用predict函数用新数据对模型进行预测，并将结果显示出来。

这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据预处理、参数调整和模型评估步骤。然而，这个示例可以帮助您了解如何使用MATLAB进行随机森林回归预测。

随机森林回归模型预测代码

随机森林回归模型是一种集成学习方法，它通过组合多个决策树来进行回归预测。下面是一个简单的随机森林回归模型预测的代码示例：

# 导入所需的库
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 准备数据集
X = # 特征数据集
y = # 目标变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林回归模型
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = rf_model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差(MSE):", mse)

以上代码中，首先导入了需要的库，然后准备好特征数据集X和目标变量y。接着使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后创建一个随机森林回归模型，并使用训练集进行训练。最后使用训练好的模型对测试集进行预测，并使用均方误差（MSE）评估模型的性能。