随机森林开源代码

随机森林是一种广泛使用的机器学习算法，适用于分类和回归任务。虽然提供的引用未直接提及随机森林的具体实现[^1]，但可以结合开源社区中的资源来获取其实现代码。 以下是基于 Python 的随机森林算法的一个简单实现示例： ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 初始化随机森林模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 假设 X_train 和 y_train 是训练数据集 # model.fit(X_train, y_train) # 预测新样本 # predictions = model.predict(X_test) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `scikit-learn` 库快速构建并应用随机森林模型[^3]。该库是一个强大的工具包，支持多种机器学习方法，并提供了详尽的文档供开发者查阅。 如果需要更深入的研究级实现，可参考其他开源项目，例如 PyOD 提到的各种异常检测算法可能间接涉及类似的决策树结构[^2]。然而，PyOD 主要专注于离群点检测而非传统意义上的随机森林。 对于希望了解底层机制的学习者来说，手动编写随机森林也是一种有效的方式。下面提供了一个简化版的手动实现框架： ```python import numpy as np from collections import Counter class DecisionTree: def __init__(self, max_depth=None): self.max_depth = max_depth # 构建决策树逻辑... class RandomForest: def __init__(self, n_trees=10, max_depth=None): self.n_trees = n_trees self.trees = [] self.max_depth = max_depth def fit(self, X, y): for _ in range(self.n_trees): tree = DecisionTree(max_depth=self.max_depth) bootstrap_idx = np.random.choice(len(X), size=len(X), replace=True) X_bootstrap = X[bootstrap_idx] y_bootstrap = y[bootstrap_idx] tree.fit(X_bootstrap, y_bootstrap) self.trees.append(tree) def predict(self, X): tree_preds = np.array([tree.predict(X) for tree in self.trees]) most_common = lambda preds: Counter(preds).most_common(1)[0][0] return np.apply_along_axis(most_common, axis=0, arr=tree_preds) ``` 此代码仅为示意用途，在实际部署前需进一步优化和完善[^4]。