使用随机森林分类对二手房数据集进行分类

在 sklearn 的 ensemble（集成学习）模块中，RandomForestClassifier 类用于实现随机森林分类。该类构造函数的语法如下：
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’warn’,criterion=’gini’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None)
其中，重要参数的含义如下：

1. n_estimators：随机森林里树的数量。
2. criterion：特征属性判别力的评价标准，取值是 gini（默认值）或 entropy。
3. max_features：允许单棵决策树使用特征的最大数量，取值是 auto/None（不限制）或 sqrt（总特征数的平方根）或数值（总特征的 20%）。
4. max_depth：树的最大深度，-1 表示完全生长（不限制）。
5. min_samples_split：拆分内部节点所需要的最小样本数，默认值为 2。
6. min_samples_leaf：叶子节点所需要的最小样本数。
7. oob_score：是否使用包外样本（即模型抽样时没有选择的数据）来估计泛化精度。
8. n_jobs：模型拟合和预测时并行运行的作业数，默认值为 None，表示不使用并行运算，-1 表示使用所有的处理器进行并行运算。

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  # 引入随机森林分类模块

# 转换数据
X ,Y= []</