建立模型之后，如何调用呢？

随机森林建模之后，怎么用于预测系统a

随机森林建模，可以建很多种不同的模型，你这个讲得不是很清楚，建议去百度一下你对应的具体模型，有很多这样的例子。

还是用一个最简单的例子来演示一下吧。假如我们手头有两组数据_x和_y，在二维平面上表示若干个点。

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> _x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
>>> _y = np.sin(_x)
>>> plt.plot(_x, _y, ls='', marker='o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000019FF17F3C08>]
>>> plt.show()

可以将_x视为只有一个特征维的数据集，经过回归训练，可以找到_x和_y的对应关系。这样我们就可以用训练结果来预测特定的x对应的y值了。

>>> from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
>>> rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=20,max_depth=10)
>>> X_train = _x.reshape((20,1)) # 将_x变成20行1列的训练集
>>> y_train = _y
>>> rfr.fit(X_train, y_train) # 模型训练)
RandomForestRegressor(max_depth=10, n_estimators=20)
>>> x = np.array([0.3*np.pi, 0.8*np.pi, 1.3*np.pi]) # 用于测试的3个x
>>> X_test = x.reshape((3,1)) # 变成3行1列的训练集
>>> y = rfr.predict(X_test) # 模型应用
>>> plt.plot(_x, _y, ls='', marker='o') # 绘制训练集数据
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000019F82B30208>]
>>> plt.plot(x, y, ls='', marker='o') # 绘制测试集数据
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000019F82B2CDC8>]
>>> plt.show()

图中3个橙色点，即为训练出的模型的应用结果。 

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