随机森林回归：波士顿房价预测的简便方法

全代码 | 随机森林在回归分析中的经典应用

在机器学习和数据科学领域，随机森林是一种非常流行的算法，它在分类和回归任务中都取得了很好的效果。本文将介绍如何使用Python编程语言和scikit-learn库实现随机森林回归算法。我们将通过一个简单的示例来演示随机森林回归算法的应用。

首先，我们需要安装scikit-learn库。在命令行中输入以下命令来安装：

```

pip install scikit-learn

```

接下来，我们需要导入所需的库和模块：

```python

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.datasets import load_boston

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import mean_squared_error

```

现在，我们将加载波士顿房价数据集并对其进行预处理：

```python

# 加载波士顿房价数据集

boston = load_boston()

# 创建数据框

data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)

# 添加目标变量(房价)

data['MEDV'] = boston.target

# 查看数据

data.head()

```

接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集：

```python

# 划分训练集和测试集

X = data.drop('MEDV', axis=1)

y = data['MEDV']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

```

现在，我们可以创建随机森林回归模型并对其进行拟合：

```python

# 创建随机森林回归模型

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 拟合模型

rf.fit(X_train, y_train)

```

为了评估模型的性能，我们可以使用均方误差(MSE)作为评价指标：

```python

# 预测测试集

y_pred = rf.predict(X_test)

# 计算均方误差

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("均方误差：", mse)

```

最后，我们可以使用模型对新数据进行预测：

```python

# 创建一个新的数据框

new_data = pd.DataFrame({'ZN': [30, 50], 'INDUS': [20, 10], 'CHAS': [0, 1], 'NOX': [0.6, 1.2], 'RM': [6, 8], 'AGE': [30, 40], 'DIS': [5, 6]})

# 预测新数据的房价

new_data['MEDV_pred'] = rf.predict(new_data[['ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS']])

# 查看预测结果

new_data.head()

```

总结：本文介绍了如何使用Python和scikit-learn库实现随机森林回归算法。通过对波士顿房价数据集的应用，我们可以看到随机森林回归算法在回归任务中的表现。在实际应用中，我们可以根据需要调整随机森林回归模型的参数，以获得更好的性能。