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学习《机器学习100天》第26天 随机森林代码实现

github上的项目，跟着一起学习

项目地址    https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code

 

基本过程与第19天的决策树差不多，建立模型时调用的函数不同。

导入需要的库：numpy、matplotlib.pyplot、pandas

导入数据集：pandas.read_csv()

将数据集拆分为训练集和数据集：从sklearn.model_selection导入train_test_split

特征缩放：从sklearn.preprocessing导入StandardScaler

对测试集进行随机森林拟合：

   从sklearn.ensemble导入RandomForestClassifier

   调用fit

预测测试集结果：调用predict

可视化：绘图

 

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