采用随机森林计算参数权重（包含完整代码与完整数据格式）

本文介绍如何利用随机森林进行气象预测的数据分析，重点在于计算不同天气参数对目标参数的贡献度，即参数权重。文章详细展示了从数据读取、预处理到应用随机森林模型的步骤，并提供了完整代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前段时间在做一些气象预测方面的工作，牵扯到大量的复杂的数据分析与预处理。

该篇文章简述我在用随机森林进行数据分析，计算各类天气参数对于目标参数的贡献度，也就是参数权重大小。

首先引入各个计算工具包

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
import numpy as np
import sys
import csv

接下来对处理好的天气参数csv文件的读取，即x的读取，我所用到的X是 100维的

#读取x值即10x10的风数据值，并将数据转化为numpy的array格式并输入模型
path = sys.path[0] + '/'

file = path + 'weither/data/z100_getdata.csv'

csvfile = open(file, encoding='utf-8')
csvreader = csv.reader(csvfile)

xdata = []
xname = []
timex = []
for x in csvreader:
    if x[1] == '925':
        timex.append(x[0][:8])
        x = [float(x) for x in x[2:]]
        xdata.append(x)

print(timex[:10])#该包含time的部分可以省略，是为若有缺失值，填充做的准备
for m in range(100):
    xname .append(str('x'+str(m)))
xdata.pop(-1)
xdata = np.array(xdata)
xname = np.array(xname)

#print(xdata[:5],len(xdata),type(xdata),xname[:5])

df = pd.DataFrame(xdata, columns=xname)

df['is_train'] = np.random.uniform(0, 1, len(df)) <= .75#将数据集分为训练集与测试集

接下来读取y值并进行预处理。y值是一维数据，数量要求与x的长度完全一样，yname参数保存数据的分类名

#读取y值即PM2.5的数据值，并将数据转化为numpy的array格式并输入模型
file = path + 'weither/data/sites_2016_getdata.csv'

csvfile = open(file, encoding='utf-8')
csvreader = csv.reader(csvfile)
ydat