基于随机森林的多个数据集分类任务评估

作　　者： 黄雪祺；陈瑞鲜；徐凡迪；潘红宇

摘　　要： 本论文评估随机森林算法在五个数据集上的分类效果，包括预处理、训练和评估过程。使用 pandas、numpy、 sklearn 等工具，定义评估函数和数据处理函数。对 iris、adult 等数据集进行读取、处理、建模、预测及评估，计算准确率、召回率、精确率和 F1 分数，并以 DataFrame 形式存储结果。通过比较各数据集上的评估指标，分析随机森林算法的性能表现，为选择数据集和模型参数提供依据，以优化分类性能。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-01