有偿求python随机森林算法模型可预测，python要运行随机森林算法需要的包python都有吗
随机森林算法很多模块都有，算法类开发最难不是代码，最重要理解算法的逻辑思维，代码只是实现方式
Python生态圈中，机器学习模块scikit-learn有一个决策树子模块tree，该子模块提供了分类模型和回归模型。随机森林是将多棵树集成在一起的算法，属于scikit-learn的集成学习子模块ensemble
下面是一个随机森林分类的例子（摘自拙作《Python高手修炼之路》），使用乳腺癌数据集训练模型，用于乳腺癌诊断。书中也有随机森林回归的例子。
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随机森林分类
"""
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
ds = load_breast_cancer() # 加载乳腺癌数据集
dtc = DecisionTreeClassifier() # 实例化决策树分类器
rfc = RandomForestClassifier() # 实例化随机森林分类器
dtc_scroe = cross_val_score(dtc, ds.data, ds.target, cv=10) # 交叉验证
print(dtc_scroe) # 决策树交叉验证10次的结果
print(dtc_scroe.mean()) # 决策树交叉验证10次的平均精度
rfc_scroe = cross_val_score(rfc, ds.data, ds.target, cv=10) # 交叉验证
print(rfc_scroe) # 随即森林交叉验证结果10次的
print(rfc_scroe.mean())# 随即森林交叉验证10次的平均精度
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