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。

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随机森林回归Python代码

随机森林回归是一种机器学习算法，它可以利用Python实现。它使用一组决策树来生成预测结果，并通过平均法来提高准确性。 下面是一个简单的Python代码示例，用于实现随机森林回归：from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor# 创建随机森林回归模型
regressor = RandomForestRegressor()# 训练模型
regressor.fit(X_train, y_train)# 预测结果
y_pred = regressor.predict(X_test)

随机森林回归模型预测新数据的matlab代码

以下是使用MATLAB实现的随机森林回归模型预测新数据的代码示例：

% 加载随机森林回归模型
load('random_forest_model.mat');

% 加载新数据
new_data = csvread('new_data.csv');

% 预测新数据
new_data_pred = predict(random_forest_model, new_data);

% 显示预测结果
disp(new_data_pred);

其中，`random_forest_model`是训练好的随机森林回归模型，可以使用MATLAB中的`TreeBagger`函数进行训练。`new_data`是待预测的新数据，可以从文件中读取，也可以在代码中直接定义。`new_data_pred`是预测结果，即随机森林回归模型对新数据的预测输出。