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 

机构地区：[1]东莞城市学院,广东惠州516000

出　　处：《信息产业报道》2025年第1期0080-0082,共3页Information Industry Report

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。

关 键 词：随机森林 分类任务 数据集 准确率 模型评估 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]