使用随机森林回归预测Python

PWBCW • 2025-04-27 15:27 • 编程

随机森林回归是一种机器学习算法，可用于预测数值型变量。在这篇文章中，我们将探讨如何使用随机森林回归来预测Python相关数据。

一、获取数据

首先，我们需要获取用于预测Python相关数据的数据集。在这里，我们使用Scikit-learn提供的波士顿房价数据集，该数据集包含了波士顿地区的房价数据。使用以下代码来获取该数据集：

# 导入波士顿房价数据集
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
# 查看数据集描述
print(boston.DESCR)

二、数据清洗和准备

一旦我们获取了数据集，就需要对其进行清洗和准备以便于随机森林回归的使用。在这里，我们将数据集简单地进行划分，使用80％的数据进行训练，使用20％的数据进行测试。我们还使用Pandas和NumPy库中的函数来清洗和准备数据。以下是样例代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np

# 将数据集转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)

# 添加目标变量
df['target'] = boston.target

# 划分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[boston.feature_names], df['target'], test_size=0.2, random_state=0)

# 查看数据
print(X_train.head())

三、训练模型

现在我们已经准备好数据了，我们将训练随机森林回归模型。在这里，我们使用scikit-learn库中的RandomForestRegressor来训练模型。以下是样例代码：

# 导入随机森林回归模型
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 训练模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
rf.fit(X_train, y_train)

四、评估模型

一旦模型被训练，我们需要评估它的性能。在这里，我们将使用均方误差（MSE）作为评估指标。MSE是目标变量（即真实值）和预测值之间差异的平方和的平均值。以下是样例代码：

# 导入均方误差
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 进行预测
y_pred = rf.predict(X_test)

# 计算MSE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

# 打印MSE
print(mse)

五、特征重要性

最后，我们可以利用随机森林模型的特征重要性来确定哪些特征对预测最为重要。以下是样例代码：

# 查看特征重要性
feature_importances = pd.DataFrame(rf.feature_importances_, index=X_train.columns, columns=['importance']).sort_values('importance',ascending=False)
print(feature_importances)

以上就是使用随机森林回归预测Python的完整代码示例。通过清洗和准备数据，训练模型，评估模型和确定特征重要性，可以有效地预测Python相关数据，并为决策提供支持。

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