ランダムフォレストで回帰するコード書いてみて

以下はPythonでランダムフォレストを使用して回帰を行うサンプルコードです。この例では、sklearnライブラリを使用します。

python
# 必要なライブラリをインポートする
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# データセットをロードする
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 訓練データとテストデータに分割する
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# ランダムフォレストの回帰モデルを構築する
rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# モデルを訓練する
rf_regressor.fit(X_train, y_train)

# テストデータで予測を行う
y_pred = rf_regressor.predict(X_test)

# モデルの性能を評価する（例：平均二乗誤差）
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

このコードでは、Boston Housingデータセットを使用してランダムフォレストによる回帰を行います。データセットを訓練データとテストデータに分割し、RandomForestRegressorクラスを使用してランダムフォレストの回帰モデルを構築します。その後、訓練データを使用してモデルを訓練し、テストデータで予測を行います。最後に、平均二乗誤差を使用してモデルの性能を評価します。

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Posted by ぼっち