如何使用RandomForestRegressor将预测与原始数据一起显示？

RandomForestRegressor是一个基于随机森林算法的回归模型，用于预测连续型变量。下面是使用RandomForestRegressor将预测结果与原始数据一起显示的步骤：

导入必要的库和模块：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

准备原始数据集：

# 原始数据集（特征矩阵和目标向量）
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]

创建并拟合RandomForestRegressor模型：

# 创建RandomForestRegressor模型
model = RandomForestRegressor()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

预测新数据并将结果与原始数据一起显示：

# 预测新数据
X_new = [[2, 2], [3, 3]]
y_pred = model.predict(X_new)

# 将原始数据和预测结果绘制在图表上
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, label='Original Data')
plt.scatter(X_new[:, 0], X_new[:, 1], c=y_pred, marker='^', label='Predicted Data')
plt.legend()
plt.show()

这样，我们就可以使用RandomForestRegressor将预测结果与原始数据一起显示了。原始数据通过散点图表示，每个点的颜色表示其对应的目标值，预测结果通过另一种形状的点表示，并使用不同的颜色进行标识。

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