随机森林算法的实现

随机森林算法的实现

随机森林是一种强大的机器学习算法，它由多个决策树组成，通过集成多个决策树的预测结果来进行分类或回归任务。本文将详细介绍如何使用Python实现随机森林算法。

首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用NumPy和Scikit-learn库。

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
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