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
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。文章目录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 npimport pandas as pddf_train = pd.read_table('./data/zh.
