随机森林算法原理及实际应用的Python示例（带完整代码）

随机森林算法是一种集成技术，能够使用多个决策树和一种称为Bootstrap和聚合的技术来执行回归和分类任务。这背后的基本思想是结合多个决策树来确定最终输出，而不是依赖于单个决策树。,随机森林产生大量分类树。将输入向量放在森林中的每棵树下，以根据输入向量对新对象进行分类。每棵树都分配了一个分类，我们可以将其称为“投票”，最终选择最高票数的分类。,以下阶段将帮助我们了解随机森林算法的工作原理。,第1步：首先从数据集中选择随机样本。,第2步：对于每个样本，该算法将创建一个决策树。然后将获得每个决策树的预测结果。,第3步：将对这一步中的每个预期结果进行投票。,第4步：最后选择得票最多的预测结果作为最终的预测结果。,通过平均或整合不同决策树的输出，它解决了过度拟合的问题。
对于范围广泛的数据项，随机森林比单个决策树表现更好。
即使缺少大量数据，随机森林算法也能保持高精度。,以下是随机森林算法的主要特征：,随机森林有多个决策树作为基础学习模型。我们从数据集中随机执行行采样和特征采样，形成每个模型的样本数据集。这部分称为引导程序。,第1步：导入所需的库。,第2步：导入并打印数据集,第3步：从数据集中选择所有行和第1列到x，选择所有行和第2列作为y,x=df.iloc[:,:-1]#”:”表示将选择所有行，“:-1”表示将忽略最后一列,y=df.iloc[:,-1:]#”：”表示它将选择所有行，“-1:”表示它将忽略除最后一列之外的所有列,#“iloc()”函数使我们能够选择数据集的特定单元格，也就是说，它帮助我们从数据框或数据集的一组值中选择属于特定行或列的值。,第4步：将随机森林回归器拟合到数据集,第5步：预测新结果,第6步：可视化结果,