RandomForestClassifier 是 Scikit-learn 库中用于分类任务的集成学习方法。它通过构建多个决策树，并对这些决策树的预测结果进行投票来提高分类的准确性。
特性
- 集成学习：通过构建多个决策树，并合并它们的预测结果来提高准确性。
- 并行化：可以并行处理多个决策树，提高效率。
- 特征重要性：可以计算每个特征对模型预测的影响程度。
使用方法
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 创建一个 RandomForestClassifier 实例
clf = RandomForestClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
相关链接
更多关于 RandomForestClassifier 的信息，请访问 Scikit-learn 的官方文档：RandomForestClassifier
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RandomForestClassifier 示例