随机森林算法 + python

随机森林算法 注解： 导入需要的库； 加载iris数据集； 将数据集划分为训练集和测试集，其中test_size参数表示测试集占比； 创建随机森林分类器对象，其中n_estimators参数表示决策树的数量，max_depth参数表示决策树的最大深度，random_state参数表示随机数种子； 使用fit()方法对训练数据进行训练； 使用score()方法输出分类器的准确率。 在以上代码中，我们使用了sklearn中的RandomForestClassifier类来创建随机森林分类器。同时，为了防止模型过拟合，我们限制了决策树的最大深度（max_depth=2）。需要注意的是，随机森林模型需要根据实际问题选择合适的超参数，并进行超参数调整。可以使用网格搜索等方法自动化地进行超参数调整。