??本文介绍在Python环境中，实现随机森林（Random Forest，RF）回归与各自变量重要性分析与排序的过程。

??其中，关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战，大家可以点击查看MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析这篇文章。

??本文分为两部分，第一部分为代码的分段讲解，第二部分为完整代码。

1 代码分段讲解

1.1 模块与数据准备

??首先，导入所需要的模块。在这里，需要pydot与graphviz这两个相对不太常用的模块，即使我用了Anaconda，也需要单独下载、安装。具体下载与安装，如果同样是在用Anaconda，大家就参考Python pydot与graphviz库在Anaconda环境的配置即可。

import pydot
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import metrics
from openpyxl import load_workbook
from sklearn.tree import export_graphviz
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

??接下来，我们将代码接下来需要用的主要变量加以定义。这一部分大家先不用过于在意，浏览一下继续向下看即可；待到对应的变量需要运用时我们自然会理解其具体含义。

train_data_path='G:/CropYield/03_DL/00_Data/AllDataAll_Train.csv'
test_data_path='G:/CropYield/03_DL/00_Data/AllDataAll_Test.csv'
write_excel_path='G:/CropYield/03_DL/05_NewML/ParameterResult_ML.xlsx'
tree_graph_dot_path='G:/CropYield/03_DL/05_NewML/tree.dot'
tree_graph_png_path='G:/CropYield/03_DL/05_NewML/tree.png'

random_seed=44
random_forest_seed=np.random.randint(low=1,high=230)

??接下来，我们需要导入输入数据。

??在这里需要注意，本文对以下两个数据处理的流程并没有详细涉及与讲解（因为在写本文时，我已经做过了同一批数据的深度学习回归，本文就直接用了当时做深度学习时处理好的输入数据，因此以下两个数据处理的基本过程就没有再涉及啦），大家直接查看下方所列出的其它几篇博客即可。

• 初始数据划分训练集与测试集

• 类别变量的独热编码（One-hot Encoding）

??针对上述两个数据处理过程，首先，数据训练集与测试集的划分在机器学习、深度学习中是不可或缺的作用，这一部分大家可以查看Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor的2.4部分，或Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential的2.3部分；其次，关于类别变量的独热编码，对于随机森林等传统机器学习方法而言可以说同样是非常重要的，这一部分大家可以查看Python实现类别变量的独热编码（One-hot Encoding）。

??在本文中，如前所述，我们直接将已经存在.csv中，已经划分好训练集与测试集且已经对类别变量做好了独热编码之后的数据加以导入。在这里，我所导入的数据第一行是表头，即每一列的名称。关于.csv数据导入的代码详解，大家可以查看多变量两两相互关系联合分布图的Python绘制的数据导入部分。

# Data import

'''
column_name=['EVI0610','EVI0626','EVI0712','EVI0728','EVI0813','EVI0829','EVI0914','EVI0930','EVI1016',
             'Lrad06','Lrad07','Lrad08','Lrad09','Lrad10',
             'Prec06','Prec07','Prec08','Prec09','Prec10',
             'Pres06','Pres07','Pres08','Pres09','Pres10',
             'SIF161','SIF177','SIF193','SIF209','SIF225','SIF241','SIF257','SIF273','SIF289',
             'Shum06','Shum07','Shum08','Shum09','Shum10',
             'Srad06','Srad07','Srad08','Srad09','Srad10',
             'Temp06','Temp07','Temp08','Temp09','Temp10',
             'Wind06','Wind07','Wind08','Wind09','Wind10',
             'Yield']
'''
train_data=pd.read_csv(train_data_path,header=0)
test_data=pd.read_csv(test_data_path,header=0)

1.2 特征与标签分离

??特征与标签，换句话说其实就是自变量与因变量。我们要将训练集与测试集中对应的特征与标签分别分离开来。

# Separate independent and dependent variables

train_Y=np.array(train_data['Yield'])
train_X=train_data.drop(['ID','Yield'],axis=1)
train_X_column_name=list(train_X.columns)
train_X=np.array(train_X)

test_Y=np.array(test_data['Yield'])
test_X=test_data.drop(['ID','Yield'],axis=1)
test_X=np.array(test_X)

??可以看到，直接借助drop就可以将标签'Yield'从原始的数据中剔除（同时还剔除了一个'ID'，这个是初始数据的样本编号，后面就没什么用了，因此随着标签一起剔除）。同时在这里，还借助了train_X_column_name这一变量，将每一个特征值列所对应的标题（也就是特征的名称）加以保存，供后续使用。

1.3 RF模型构建、训练与预测

??接下来，我们就需要对随机森林模型加以建立，并训练模型，最后再利用测试集加以预测。在这里需要注意，关于随机森林的几个重要超参数（例如下方的n_estimators）都是需要不断尝试找到最优的。关于这些超参数的寻优，在MATLAB中的实现方法大家可以查看MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析的1.1部分；而在Python中的实现方法，我们将在下一篇博客中介绍。

# Build RF regression mode