python随机森林应用

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn import metrics
import types 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_scoremake_scorer


purchase1 = pd.read_csv（u‘aa.csv‘sep=‘‘）
purchase1.shape
purchase1 = purchase1.replace（‘\\N‘ np.nan）
purchase1 = purchase1.fillna（method= ‘pad‘）
purchase=purchase1.drop（[‘cust_id‘] axis = 1）
col_type=purchase.dtypes
a1=col_type.values==object
leibie=col_type[a1].index
purchase=purchase.drop（leibieaxis = 1）
X = purchase.drop（‘false_flag‘ axis = 1）
y = purchase[‘false_flag‘]

X_train X_test y_train y_test = train_test_split（X y train_size = 0.5random_state=0）

##X_train.corr（）
##model = RandomForestClassifier（n_estimators=10max_features=0.6min_samples_leaf=20）
model = RandomFore