此處採用波士頓房價資料集(可直接呼叫)，訓練特徵為13個，輸出標籤為medv。
資料截圖如下，
]#顯示中文標籤
plt.rcparams[
'axes.unicode_minus']=
false
# 匯入波士頓房價資料集
from sklearn.datasets import load_boston
x, y = load_boston(return_x_y=
true
)# 建立隨機森林回歸模型
rf = randomforestregressor(
)# 前450條資料作為訓練集
rf.fit(x[0:
450,:]
, y[0:
450]
)# 後56條資料作為測試集
test = x[
450:
506,:]
# 繪圖
x = np.arange(56)
plt.scatter(x, y[
450:
], s=
10, label=
"實際資料點",)
plt.plot(x, rf.predict(test)
, c=
'r', label=
"隨機森林回歸擬合資料"
)plt.xlabel(
"樣本"
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