作者：CSDN @ _养乐多_
在本篇博客中，我们将介绍如何使用Python编程语言和一些主要的数据科学工具（pandas、numpy、sklearn等）来进行数据预测。我们将使用随机森林回归模型，该模型是一种强大的机器学习算法，适用于回归问题，例如预测连续性变量的值。我们将演示如何准备数据，训练模型，评估模型性能，以及如何使用模型进行新数据的预测。
具体流程：首先，使用从csv中读取的样本数据训练随机森林模型，并进行模型性能评价。其次，对未知标签的数据进行预测，并保存结果到csv。
文章目录
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- 一、完整示例代码
- 二、代码详解
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- 1. 数据准备
- 2. 训练模型
- 3. 评估模型性能
- 4. 数据可视化
- 5. 新数据预测
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