“随机森林”分类器的python实现过程

1、需要以下模块：from sklearn import datasetsfrom sklearn.ensemble import Ran颊俄岿髭domForestClassifierimport numpy as np数据集还是iris：a=datasets.load_iris()至于怎么使用这组数据，完全照搬《KNN分类器的实现过程（python）》的方法。

2、创建一个随机森林分类器：fs = {'随机森林' : RandomForestClassifier(n_estimators=50)}

3、训练模型：f = fs[f_key]f.fit(x_train,y_train.ravel())

4、测试模型：g = f.predict(x_test)

5、用整个数据集做测试，看看准确率：sc = f.score(x,y.ravel())