一、随机森林预测概述

在众多机器学习算法中，随机森林因其出色的预测能力而备受关注。相比于SVM、线性判别分析等模型，随机森林在预测准确性上更胜一筹，准确率可达到85%-95%。

随机森林通过构建多个决策树，对每个决策树进行独立预测，然后对预测结果进行投票，最终得出随机森林的预测结果。这种方法使得随机森林在处理高维数据和防止过拟合方面表现出色。

二、数据清洗与准备

在进行随机森林预测之前，我们需要对数据进行清洗和准备。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston
df = pd.DataFrame
df = boston.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split

三、训练模型

使用scikit-learn库中的RandomForestRegressor来训练随机森林回归模型。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rf = RandomForestRegressor
rf.fit

四、评估模型

评估模型性能时，我们可以使用均方误差作为指标。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_pred = rf.predict
mse = mean_squared_error
print

五、特征重要性

随机森林模型可以提供特征重要性的信息，帮助我们了解哪些特征对预测结果影响最大。

importances = rf.feature_importances_
print

通过以上步骤，我们可以利用随机森林进行预测并评估模型的性能。欢迎您使用实际数据验证我们的观点。