sklearn python关于土壤理化性质（9特征）对于重金属生物可给性（4个值）的随机森林预测模型

#操作环境
python jupyterlab3.53
#问题
现有数据为excel表格；希望建立以前九列土壤理化性质作为特征，预测后四列结果的随机森林射频预测模型
#需求
1.可以输入土壤理化性质以预测后四列结果
2.得出特征重要性排名结果
3.验证散点图可视化

该回答引用ChatGPT
首先，我们需要导入所需的库和数据。假设数据文件名为"data.xlsx"，数据表名为"Sheet1"，代码如下：

python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

接下来，我们需要将数据分为特征和目标变量。根据问题描述，前九列为特征，后四列为目标变量。代码如下：

python
# 分离特征和目标变量
X = data.iloc[:, :9]
y = data.iloc[:, 9:]

然后，我们需要将数据分为训练集和测试集。代码如下：

python
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以建立随机森林回归模型并进行训练。代码如下：

python
# 建立随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

然后，我们可以使用模型对测试集进行预测，并计算模型的性能指标。代码如下：

python
# 预测测试集
y_pred = rf.predict(X_test)
# 计算性能指标
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('R2 score:', r2)
print('MSE:', mse)

接下来，我们可以输出特征重要性排名结果。代码如下：

python
# 输出特征重要性排名结果
importances = rf.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)[::-1]
print('Feature ranking:')
for f in range(X.shape[1]):
    print('%d. feature %d (%f)' % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]]))

最后，我们可以使用散点图可视化模型的预测结果。代码如下：

python
# 可视化预测结果
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

完整代码如下：

python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 分离特征和目标变量
X = data.iloc[:, :9]
y = data.iloc[:, 9:]
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 建立随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = rf.predict(X_test)
# 计算性能指标
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('R2 score:', r2)
print('MSE:', mse)
# 输出特征重要性排名结果
importances = rf.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)[::-1]
print('Feature ranking:')
for f in range(X.shape[1]):
    print('%d. feature %d (%f)' % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]]))
# 可视化预测结果
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

注意：在运行代码之前，需要安装所需的库，如pandas、numpy、scikit-learn和matplotlib。

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/764198
• 你也可以参考下这篇文章：Python jupyter 上传文件夹或者解压缩问题 ，解决中文乱码
• 除此之外, 这篇博客: 基于jupyter notebook的python编程-----运用sklearn库，导入文件数据模拟一元线性回归分析中的 三、python利用sklearn库分析回归方程的全部源码 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• from sklearn import linear_model        #表示，可以调用sklearn中的linear_model模块进行线性回归。
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  %matplotlib inline
  data = np.loadtxt(open("D:mytest.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)
  data1=data[0:20]
  x=[example[1] for example in data1]
  y=[example[2] for example in data1]
  X = np.asarray(x).reshape(-1, 1)
  Y = np.asarray(y).reshape(-1, 1)
  model = linear_model.LinearRegression()
  model.fit(X,Y)
  b=model.intercept_[0] #截距
  a=model.coef_[0]#线性模型的系数
  a1=a[0]
  print("y=",a1,"x+",b)
  y1 = a1*X + b
  plt.scatter(X,Y)
  plt.plot(x,y1,c='r')
  

还请提供一下数据，谢谢！

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
一、数据预处理

首先需要预处理数据，将excel表格中的数据读入到Python的数据结构中进行进一步的预处理。这里我们将使用pandas库对数据进行处理。

首先需要安装pandas库，可以使用pip命令进行安装：

pip install pandas

然后将excel表格读入到Python中，可以使用pandas提供的read_excel()函数来实现：

import pandas as pd

# 读取excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

需要注意的是，文件名和路径需要根据实际情况进行修改。

二、数据分割

建立预测模型需要将数据分成训练集和测试集。本例中，我们将随机抽取20%的数据作为测试集，剩下的80%作为训练集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 分割数据集为训练集和测试集，其中test_size=0.2表示测试集大小占20%
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2)

三、建立模型

建立随机森林回归模型并进行训练。本例中，我们将使用sklearn提供的RandomForestRegressor模型。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 建立模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)

# 定义特征和目标列
features = ['特征1', '特征2', ..., '特征9']
targets = ['结果1', '结果2', '结果3', '结果4']

# 训练模型
model.fit(train[features], train[targets])

需要注意的是，n_estimators表示森林中树的数量，可以根据实际数据集大小进行调整。random_state用于设置随机种子，可以保证每次运行结果的一致性。

四、模型预测

使用训练好的模型对测试集进行预测。

# 预测结果
predictions = model.predict(test[features])

# 显示预测结果
print(predictions)

五、特征重要性排名

可以使用特征重要性排名来了解哪些特征对于预测结果比较重要。这里我们将使用RandomForestRegressor模型的feature_importances_参数来获取这些信息。

importances = model.feature_importances_

# 显示特征重要性排名
for feature, importance in zip(features, importances):
    print(feature, importance)

六、散点图可视化

使用散点图对预测效果进行可视化分析，这里我们将使用matplotlib库绘制散点图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
plt.scatter(predictions[:, 0], test[targets[0]], alpha=0.5)
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.show()

需要注意的是，在本例中结果有4列，需要通过索引的方式获取到需要可视化的结果列。

完整代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 分割数据集为训练集和测试集，其中test_size=0.2表示测试集大小占20%
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2)

# 建立模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)

# 定义特征和目标列
features = ['特征1', '特征2', ..., '特征9']
targets = ['结果1', '结果2', '结果3', '结果4']

# 训练模型
model.fit(train[features], train[targets])

# 预测结果
predictions = model.predict(test[features])

# 显示预测结果
print(predictions)

# 显示特征重要性排名
importances = model.feature_importances_
for feature, importance in zip(features, importances):
    print(feature, importance)

# 绘制散点图
plt.scatter(predictions[:, 0], test[targets[0]], alpha=0.5)
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.show()

需要根据实际情况进行修改，比如需要修改特征和目标列的名称，以及文件名和路径等等。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

基于最新版ChatGPT4的回答，望采纳！！！有其他问题也可以询问我哦💕（最新版更智能，功能更加强大）：
针对您的问题，可以按照以下步骤进行：

读取Excel数据，提取前9列作为特征数据（即土壤理化性质），后4列作为目标数据（即重金属生物可给性）。
利用Scikit-learn库中的随机森林回归模型（RandomForestRegressor）进行训练，得到模型。
通过输入土壤理化性质数据，使用训练好的模型进行预测，输出预测结果。
利用模型中的feature_importances_属性获取特征重要性排名结果。
利用Matplotlib库进行数据可视化，绘制散点图并验证模型预测效果。
下面是一份可能符合您需求的代码示例，您可以根据自己的数据和需求进行相应的修改：

python

Copy code
# 导入所需库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')
X = data.iloc[:, :9]  # 提取前9列为特征数据
y = data.iloc[:, 9:]  # 提取后4列为目标数据

# 训练随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X, y)

# 输入土壤理化性质数据，预测后四列结果
new_data = [[1.2, 3.4, 5.6, 7.8, 9.0, 11.2, 13.4, 15.6, 17.8]]
prediction = model.predict(new_data)
print(prediction)

# 获取特征重要性排名结果
importance = model.feature_importances_
feature_names = list(X.columns)
sorted_idx = importance.argsort()[::-1]
for i in sorted_idx:
    print("{}: {}".format(feature_names[i], importance[i]))

# 验证散点图可视化
plt.scatter(y, model.predict(X))
plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Predicted')
plt.show()

注意，在进行模型预测之前，需要将输入数据进行必要的预处理，如去除缺失值、归一化等操作。同时，在使用散点图进行可视化时，需要将样本分为训练集和测试集，以便验证模型预测效果。

引用chatGPT作答，下面是一个示例代码，可以根据您的需求进行修改：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入数据
data = pd.read_excel('your_data_file.xlsx')

# 将特征和目标值分离
X = data.iloc[:, :9]
y = data.iloc[:, 9:]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

# 输出特征重要性排名结果
feature_importances = pd.DataFrame({'feature': X.columns, 'importance': rf.feature_importances_})
feature_importances = feature_importances.sort_values('importance', ascending=False)
print(feature_importances)

# 进行预测
y_pred = rf.predict(X_test)

# 输出R^2分数
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('R^2分数为: ', r2)

# 验证散点图可视化
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('实际值')
plt.ylabel('预测值')
plt.show()

其中，您需要将 your_data_file.xlsx 替换为您的数据文件路径。您还需要根据您的实际情况进行其他参数和超参数的调整，比如：

n_estimators 表示随机森林中树的数量，默认为 100，可以根据您的数据规模进行调整。
test_size 表示测试集占总样本的比例，默认为 0.2，可以根据您的数据量进行调整。
random_state 表示随机数种子，用于随机划分训练集和测试集以及建立随机森林模型。设置相同的种子可以使得结果具有可重复性。
您可以根据需要对模型的其他参数进行调整，比如 max_depth（树的最大深度）、min_samples_leaf（叶子节点最小样本数）等。