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from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier''' data:训练数据 label：标签 x_test 测试数据'''data = [[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2],[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3],[1,1,1],[4,4,4]]label = [0,1,2,1,2,3,1,4]rf = RandomForestClassifier()rf.fit(data,label) #拟合数据x_test = [[1,2,3], [5,6,7], [8,8,8], [9,9,9]]#输出 x_test每组数据的预测结果的标签值print(rf.predict(x_test))#输出的是二维矩阵 ，第i行j列表示 x_test第i行测试数据 在每个label上的概率(这李标签共有5个 0，1，2，3，4)print(rf.predict_proba(x_test))''' predict结果： [1 3 3 3] predict_proba结果： [[ 0.1 0.3 0.3 0.3 0. ] [ 0. 0. 0. 0.5 0.5] [ 0. 0. 0. 0.5 0.5] [ 0. 0. 0. 0.5 0.5]]'''
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