python 随机森林回归算法
随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它将多个决策树（Decision Tree）的预测结果进行平均或投票以得出最终的预测结果。在回归问题中，随机森林可以用来预测连续型的输出变量，下面介绍如何使用Python中的Scikit-learn库实现随机森林回归算法。
一、数据准备
首先需要准备数据集，可以使用Scikit-learn库中的数据进行回归分析，比如使用波士顿房价数据集（Boston Housing Price Data Set）。该数据集包含了波士顿不同地区的房价信息，包括犯罪率、平均房间数量、平均人口等特征。
二、模型训练
使用Scikit-learn库中的RandomForestRegressor类可以轻松地训练随机森林回归模型。以下是一个简单的例子：
semble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
del_selection import train_test_split
# 加载数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 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)
# 训练随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
在上述代码中，我们首先加载了波士顿房价数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接下来，我们使用RandomForestRegressor类创建了一个随机森林回归模型，其中n_estimators参数指定了森林中树的数量，random_state参数指定了模型的随机种子。最后，我们使用fit方法训练模型。
三、模型评估
训练完成后，可以使用一些评估指标来评估模型的性能，比如均方误差（Mean Squared Error，MSE）和R方值（R-Squared）。以下是一个简单的例子：
ics import mean_squared_error, r2_score
# 预测测试集结果
y_pred = rf.predict(X_test)
# 计算均方误差和R方值
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"均方误差：{mse:.2f}")
print(f"R方值：{r2:.2f}")
在上述代码中，我们使用predict方法对测试集进行预测，然后计算均方误差和R方值。最后，我们输出计算结果。
四、特征重要性分析
random python
除了评估指标外，还可以使用特征重要性分析来评估每个特征对模型预测结果的影响程度。以下是一个简单的例子：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.inspection import plot_feature_importances
# 绘制特征重要性图
plot_feature_importances(rf, X_train)
plt.show()

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