sklearn是一个Python的机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具。其中,随机森林是一种集成学习算法,通过组合多个决策树来进行预测。
要从随机森林中获得预测得分,可以按照以下步骤进行:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设X为特征数据,y为目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建随机森林分类器对象
rf = RandomForestClassifier()
# 使用训练集进行模型训练
rf.fit(X_train, y_train)
# 使用测试集进行预测
y_pred = rf.predict(X_test)
# 计算预测得分
score = accuracy_score(y_test, y_pred)
随机森林的优势在于能够处理高维数据、处理缺失值、具有较好的泛化能力和鲁棒性。它在分类和回归问题中都有广泛的应用场景。
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