随机森林算法在气温预测中的入门，探讨了基于随机森林的气温预测（第三部分），重点在于随机森林参数的选择。

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简介：
本文将重点关注树模型参数的优化，并深入探讨数据预处理的相关工作。此前，数据预处理已经进行了多次迭代，在此我们直接呈现代码以获取所需数据。# 导入必要的工具包，包括pandas用于数据处理、numpy用于数值计算以及sklearn.model_selection中的train_test_split用于数据集划分。import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 读取数据集，使用pandas的read_csv函数从data/temps_extended.csv文件中加载数据features = pd.read_csv(data/temps_extended.csv)# 对数据进行独热编码处理，以适应机器学习模型的输入要求features = pd.get_dummies(features)# 将数据集划分为标签和特征两部分，以便后续模型训练labels = features[actual]

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