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一个简短的python例子
Scikit-Learn是开始使用随机森林的一个很好的方式。scikit-learn API在所以算法中极其的一致，所有你测试和在不同的模型间切换非常容易。很多时候，我从一些简单的东西开始，然后转移到了随机森林。
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pandas as pd import numpy as np iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) df['is_train'] = np.random.uniform(0, 1, len(df)) <= .75 df['species'] = pd.Factor(iris.target, iris.target_names) df.head() train, test = df[df['is_train']==True], df[df['is_train']==False] features = df.columns[:4] clf = RandomForestClassifier(n_jobs=2) y, _ = pd.factorize(train['species']) clf.fit(train[features], y) preds = iris.target_names[clf.predict(test[features])] pd.crosstab(test['species'], preds, rownames=['actual'], colnames=['preds']) 看起来很不错！  结语
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