PYTHON | 随机森林实战（代码+详解）

菜鸟君在文章中介绍了如何使用Python进行随机森林模型的构建。文章首先提到，根据预测类型的不同，可以选择随机森林分类功能或回归功能。接着，展示了导入必需库的代码，如sklearn的随机森林分类器、数据集加载库、模型结果指标库，以及用于数据处理和可视化的pandas、numpy和matplotlib。

文章中使用了鸢尾花数据集作为模型训练和测试的数据源。构建了两个随机森林分类器模型，一个使用默认参数，另一个指定了诸如n_estimators, max_depth等参数。两者均以数据集的前130个样本作为训练集。

测试部分，使用了数据集的131至150行数据作为测试集，以此来评估模型的预测效果。预测结果显示，使用默认参数的模型（rf1）在测试集上的均方误差（MSE）大于指定参数的模型（rf2），说明后者的预测效果更好。作者还指出，sklearn的metrics库提供了多种评估指标。

最后，文章强调了随机森林模型能够展示各特征的重要性评分。通过输出重要性分数，并利用pandas和matplotlib将其可视化，读者可以直观地了解哪些特征对模型的预测结果影响最大。文章以一个轻松的语气结束，鼓励读者在代码编写中保持热情，并告知下期内容的预告。

附上了作者的交流QQ群和B站视频信息，以及鼓励读者点赞的小提示。

测试开发之前端篇-浏览器开发者工具使用

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