python sklearn 实现随机森林分类器

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris=load_iris()
x,y=iris.data,iris.target
print("x y shape:",x.shape,y.shape)
# 创建并训练模型
model = RandomForestClassifier(
    n_estimators = 10,
    )
model.fit(x,y)# 模型训练

# 保存模型
from joblib import dump
dump(model, 'random_forest_model.joblib')# 模型保存

from joblib import load
# 加载模型
model=load('random_forest_model.joblib')
# 使用模型进行预测
predictions=model.predict(x)
print("predictions:",predictions.shape)
print("predictions:",predictions)

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助力快速掌握数据集的信息和使用方式。

数据可以如此美好！