【Mathematical Model】基于Python实现随机森林回归算法&特征重要性评估&线性拟合
前段时间在做遥感的定量反演,所以研究了一下回归算法,由于之前发的几篇博文都是定义好基础方程进行拟合的,不太满足我的需求。所以研究了一下随机森林回归的算法,之前使用随机森林都是做分类,这次做了回归算法也算是补全了RF算法的空缺了。今天抽空给大家分享一下使用Python实现随机森林回归算法,同时将特征重要性和拟合结果进行可视化。
原创作者:RS迷途小书童
1. 需要的库
2. 代码主函数
这里其实还是调用sklearn里面的随机森林回归算法的函数,所以整体没什么难度,最后将结果使用matplotlib库进行绘制。
3. 结果展示
4. 总结
随机森林算法做分类和回归问题还是不错的,只不过有个缺点就是无法直接将拟合的方程展示出来,只能直接将预测结果输出。所以大家在使用时可以将训练的模型保存,这样后面分析数据的时候就又可以调用这个模型了,不然每次分析都需要将训练和预测放在一起。
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