推荐项目：Brushfire - 分布式决策树集成模型框架

Brushfire是一个用于集成多个决策树模型的Python库。它提供了一种方法来训练和评估这些模型，并通过集成方法如Stacking、Bagging、Boosting和随机森林等方式将它们组合起来。

以下是一个简单的使用Brushfire来训练和评估一个随机森林集成模型的例子：

import brushfire as bf
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
 
# 加载波士顿房价数据集
data = load_boston()
X, y = data.data, data.target
 
# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)
 
# 特征缩放
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
 
# 创建随机森林集成模型
rf = bf.RandomForest(n_estimators=100, max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1)
 
# 训练模型
rf.fit(X_train_scaled, y_train)
 
# 进行预测
y_pred = rf.predict(X_test_scaled)
 
# 评估模型
print(rf.score(X_test_scaled, y_test))

这段代码首先加载了波士顿房价数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，使用MinMaxScaler对特征进行了缩放。接着，创建了一个随机森林模型，并用训练集数据对其进行训练。最后，使用测试集数据对模型进行评估，并打印出模型的准确度。这个例子展示了如何使用Brushfire库来训练和评估一个基本的集成模型。