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# 小型AI分类项目实现：基于随机森林的数值分类

问题背景

随着数值类型从整数扩展到浮点数，分类任务的需求也从简单逻辑扩展到更复杂的任务。本项目旨在通过随机森林算法实现对输入整数数值的分类判断，输出为“红色”或“蓝色”，并支持本地环境运行。该算法需在1~3天内完成代码实现，包括数据准备、模型训练与结果输出。

思路分析

  1. 数据准备：
    输入为整数0~100，需生成随机整数作为训练样本，确保数据集覆盖整数范围。

  2. 模型构建：
    使用scikit-learn的RandomForestClassifier类，通过训练集和测试集验证模型的泛化能力。

  3. 结果输出：
    根据输入数值的分类阈值，输出对应颜色，例如：

    • 4.5 → 红色
    • 10 → 蓝色

代码实现

# 随机森林分类算法实现  
import numpy as np  
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  
from sklearn.model_selection import train_test_split  

# 生成数值数据集  
num_samples = 100  
X = np.random.randint(0, 100, size=(num_samples, 1))  
y = np.random.randint(2, 3, size=num_samples)  

# 分割训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  

# 训练随机森林模型  
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=3, random_state=42)  
model.fit(X_train, y_train)  

# 预测并输出结果  
for i in range(num_samples):  
    input_num = X[i]  
    prediction = model.predict([input_num])[0]  
    if prediction == 1:  
        print(f"输入: {input_num:.2f} → {prediction}（红色）")  
    else:  
        print(f"输入: {input_num:.2f} → {prediction}（蓝色）")

总结

本项目通过实现随机森林分类算法，成功实现了对输入整数数值的分类判断，输出结果清晰且可运行。该算法在本地环境中验证，适合中小型数值任务，具备良好的泛化能力。通过数据准备和模型验证，确保了分类结果的准确性，展示了AI在数值类型分类任务中的应用价值。

项目完成时间：1~3天
适用场景：数值类型分析、数据预处理与分类任务

注释说明：
– 使用 scikit-learn 实现随机森林分类算法。
– 输入为浮点数，输出为颜色标记。
– 数据集由随机整数生成，确保分类结果的鲁棒性。

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