随机森林作图python作图

随机森林是一种集成学习方法，可以用于分类和回归问题。它由多个决策树组成，通过投票或取平均值的方式来进行预测。在本文中，我们将详细阐述如何使用Python中的随机森林进行作图。

一、导入必要的库

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix

首先，我们需要导入matplotlib.pyplot库用于绘图，sklearn.ensemble库中的RandomForestClassifier类用于构建随机森林分类器，sklearn.datasets库中的load_iris函数用于加载数据集，sklearn.model_selection库中的train_test_split函数用于将数据集分为训练集和测试集，sklearn.metrics库中的plot_confusion_matrix函数用于绘制混淆矩阵。

二、加载数据集

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

我们使用load_iris函数加载鸢尾花数据集，将输入数据保存在X变量中，将标签保存在y变量中。

三、拆分数据集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

使用train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集，其中参数test_size指定测试集的比例，random_state设置随机种子以保证结果的可重复性。

四、构建随机森林分类器

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

使用RandomForestClassifier类初始化一个随机森林分类器，其中参数n_estimators指定决策树的数量，random_state设置随机种子以保证结果的可重复性。接下来，使用fit方法对训练集进行拟合。

五、绘制混淆矩阵

plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test)
plt.show()

使用plot_confusion_matrix函数将随机森林分类器在测试集上的结果绘制成混淆矩阵，并使用plt.show()方法显示图形。

六、可视化决策边界

import numpy as np

# 将特征值缩放到区间[0, 1]
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.5, X[:, 0].max() + 0.5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.5, X[:, 1].max() + 0.5
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
                     np.arange(y_min, y_max, 0.02))

# 用随机森林分类器预测每个点的类别
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

# 绘制决策边界和数据点
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k')
plt.show()

首先，我们导入numpy库，然后根据数据集的范围生成一组坐标点，将这些坐标点作为输入，利用随机森林分类器预测每个点的类别，然后将结果绘制成决策边界图。最后，使用scatter函数将数据集中的数据点绘制出来，并使用contourf函数绘制决策边界。

通过以上步骤，我们可以使用Python中的随机森林对数据集进行分类，并进行作图展示。