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随机森林模型应用

本项目使用随机森林（Random Forest）模型对职级预测问题进行建模和分析。随机森林作为一种强大的机器学习算法，在此项目中被用来预测候选人是否符合特定的职级条件。

随机森林简介

随机森林是一种集成学习算法，它构建多个决策树，并将这些树的预测结果结合起来以提高整体模型的准确性和鲁棒性。这种方法在处理分类和回归任务时表现良好，特别是在处理高维数据和不需要太多数据预处理的场景中非常有效。

模型应用步骤

导入随机森林

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

实例化随机森林模型

rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

训练模型

rf.fit(X_train, y_train)

评估模型

rf_accuracy = rf.score(X_test, y_test)
print("随机森林准确率:", rf_accuracy)

进行预测

df_ren_li['RF_Prediction'] = rf.predict(df_ren_li_encoded)

保存和分析预测结果

预测结果被保存在数据集中，可用于进一步分析和决策。

参数调整

• n_estimators: 决定随机森林中决策树的数量。更多的树通常会提高模型的准确性和稳定性，但同时也会增加计算时间。
• random_state: 确保每次运行代码时结果的一致性。

使用场景

随机森林非常适合于处理复杂的分类任务，特别是当数据集包含大量特征且特征之间的关系较为复杂时。此外，它对过拟合的抵抗力较强