对于setosa 这个group而言,基于随机森林算法的分类器,有50个样本分类到了setosa 这个group, 而且这50个样本和iris 中属于setosa 这个group的样本完全一致,所以对于setosa 这个group而言,分类器的错误率为0; 对于versicolor 这个group而言,基于随机森林算法的分类器,有47个样本分类到了versicolor 这个group, 3个样本分类到...
对于分类问题,按多棵树分类器投票决定最终分类结果;对于回归问题,由多棵树预测值的均值决定最终预测结果 使用案例 1 3 4 5 6 7 8 9 fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiertrainSet,trainLabel,testSet,testLabel=getFuturesDataSet(npyPath,0.67)model=RandomForestClassifier(bootstrap=True,random_state=0...
第4步:我们现在将使用“randomForest”包中的randomForest()来创建随机森林模型。我们正在使用train_set来训练我们的模型,其中PE是我们的目标特征。该模型是使用100棵树创建的,用于训练目的。 R实现 rf_model<-randomForest(PE~.,data=train_set, ntree=100, importance=TRUE) 第5步:现在,我们将使用经过训练的随...
但之前使用这个模型的时候,要么使用默认参数,要么将调参的工作丢给调参算法(grid search等...特征纳入分裂的候选项。这样一来,基模型之间的相关性降低,从而在方差公式中,继续导致整体方差仍是减少。 在sklearn.ensemble库中,我们可以找到RandomForest分类和回归的实现...
首先,我们需要将数据集分为特征(第三节进球数)和目标变量(第三节得分),并将其分成训练集和测试集。训练集用于构建模型,测试集用于验证模型的预测准确性。 接下来,我们使用Python中的scikit-learn库来实现随机森林算法。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor ...
使用随机森林算法预测成年人收入 本文使用一个简单的例子来让大家了解机器学习如何使用,如何使用随机森林算法来进行数据预测。 1.准备数据 成年人数据集点击下载 2.导入数据集 View Code 3.数据处理 View Code View Code View Code 代码运行结果 === 特征形态:(32561, 44) 标签形态:(32561,) === ...