python随机森林使用十折交叉验证

在Python中使用十折交叉验证进行随机森林的训练和评估，可以使用Scikit-learn库中的cross_val_score函数。以下是一个使用十折交叉验证的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy as np

# 假设expr_mat是特征数据，metadata[group是目标变量
expr_mat = np.array(...)  # 特征数据
metadata_group = np.array(...)  # 目标变量

# 创建随机森林分类器对象
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=1000, random_state=304)

# 进行十折交叉验证，计算准确率
accuracies = cross_val_score(rf, expr_mat, metadata_group, cv=10)

# 输出每个折的准确率
for i, accuracy in enumerate(accuracies):
    print(f"Fold {i+1} accuracy: {accuracy}")

# 计算平均准确率
mean_accuracy = np.mean(accuracies)
print(f"Average accuracy: {mean_accuracy}")

这段代码首先导入了必要的库，然后创建了一个随机森林分类器对象rf。通过调用cross_val_score函数，将随机森林分类器对象、特征数据expr_mat和目标变量metadata_group作为参数传入，并指定cv=10，表示进行十折交叉验证。函数会返回每个折的准确率。最后，通过计算准确率的平均值，得到了随机森林在十折交叉验证下的平均准确率。

请注意，上述代码只是一个示例，具体使用时需要根据实际情况进行适当的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [机器学习 - 随机森林手动10 折交叉验证](https://blog.csdn.net/qazplm12_3/article/details/113577864)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python：使用sklearn库的KFold模块进行随机森林十折交叉验证](https://blog.csdn.net/qq_35591253/article/details/131573785)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]