随机森林算法是一种灵活，易于使用的机器学习算法，本文主要是实现初步的模型，供大家学习参考。

1. 导入数据

导入我们准备的数据，这里df_train是训练使用的数据，df_test是后面需要对其进行预测的数据

import numpy as np
import pandas as pd

df_train = pd.read_table('./data/zhengqi_train.txt')
df_test = pd.read_table('./data/zhengqi_test.txt')

2. 划分数据集

对训练数据进行训练集和测试集的切分

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df_train.iloc[:, :-1]
y = df_train['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3)

3. 数据处理

数据归一化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

4. 构建模型

构建随机森林模型

# 训练随机森林解决回归问题
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=200, random_state=0)
# random_state=0 # 0.1763
regressor.fit(X_train, y_train)

5. 对测试集进行预测

这里是对测试集进行预测，以便后续可以进行回归性能的评估

y_pred = regressor.predict(X_test)

6. 回归性能评估

平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE)

均方误差（Mean Square Error，MSE）

均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）

# 评估回归性能
from sklearn import metrics

print('MAE: ', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print('MSE: ', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('RMSE: ', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))

7. 对数据进行预测，并保存至txt文件

pre = regressor.predict(df_test)
pre = pd.DataFrame(pre)
pre.to_csv('./result/随机森林001-2.txt',  index = False, header = None)

如有错误，欢迎各位指正，感激不尽。

最后

以上就是激昂冥王星为你收集整理的随机森林算法初步实现1. 导入数据2. 划分数据集3. 数据处理4. 构建模型5. 对测试集进行预测6. 回归性能评估7. 对数据进行预测，并保存至txt文件的全部内容，希望文章能够帮你解决随机森林算法初步实现1. 导入数据2. 划分数据集3. 数据处理4. 构建模型5. 对测试集进行预测6. 回归性能评估7. 对数据进行预测，并保存至txt文件所遇到的程序开发问题。

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