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  • python:使用随机森林回归模型进行数据预测


    作者:CSDN @ _养乐多_

    在本篇博客中,我们将介绍如何使用Python编程语言和一些主要的数据科学工具(pandas、numpy、sklearn等)来进行数据预测。我们将使用随机森林回归模型,该模型是一种强大的机器学习算法,适用于回归问题,例如预测连续性变量的值。我们将演示如何准备数据,训练模型,评估模型性能,以及如何使用模型进行新数据的预测。

    具体流程:首先,使用从csv中读取的样本数据训练随机森林模型,并进行模型性能评价。其次,对未知标签的数据进行预测,并保存结果到csv。

    在这里插入图片描述


    文章目录

        • 一、完整示例代码
        • 二、代码详解
          • 1. 数据准备
          • 2. 训练模型
          • 3. 评估模型性能
          • 4. 数据可视化
          • 5. 新数据预测
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_35591253/article/details/133792136
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