MySQL数据库随机查询与随机森林回归

简介

本文将介绍如何在MySQL数据库中进行随机查询以及如何使用随机森林回归算法进行数据分析，我们将首先了解如何在MySQL数据库中生成随机数据，然后使用Python的scikitlearn库实现随机森林回归。

MySQL数据库随机查询

在MySQL数据库中，我们可以使用RAND()函数来生成随机数，并结合LIMIT和ORDER BY进行随机查询。

创建表并插入数据

CREATE TABLEdata_table (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,feature1 float NOT NULL,feature2 float NOT NULL,label float NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id)
);
INSERT INTOdata_table (feature1,feature2,label)
VALUES (0.5, 0.6, 0.7),
       (0.8, 0.9, 1.0),
       (0.3, 0.4, 0.5),
       (0.7, 0.8, 0.9),
       (0.2, 0.3, 0.4);

随机查询数据

SELECT * FROMdata_table ORDER BY RAND() LIMIT 3;

随机森林回归

我们将使用Python的scikitlearn库实现随机森林回归。

安装依赖库

pip install numpy pandas scikitlearn

导入所需库

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

准备数据

假设我们已经从MySQL数据库中获取了以下数据
data = {'feature1': [0.5, 0.8, 0.3, 0.7, 0.2],
        'feature2': [0.6, 0.9, 0.4, 0.8, 0.3],
        'label': [0.7, 1.0, 0.5, 0.9, 0.4]}
df = pd.DataFrame(data)
划分训练集和测试集
X = df[['feature1', 'feature2']]
y = df['label']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

训练随机森林回归模型

创建随机森林回归模型
rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
训练模型
rf_regressor.fit(X_train, y_train)

评估模型

预测测试集
y_pred = rf_regressor.predict(X_test)
计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

代码展示了如何在MySQL数据库中进行随机查询以及如何使用随机森林回归算法进行数据分析。