np.random.seed(seed_value) # 对导入的实例数据分离特征和目标变量 X = datarf[['指标1', '指标2', '指标3','指标4','指标5','指标6']] y = datarf[['结局']] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) ...
random_forest_model_test_random=RandomizedSearchCV(estimator=random_forest_model_test_base, param_distributions=random_forest_hp_range, n_iter=200, n_jobs=-1, cv=3, verbose=1, random_state=random_forest_seed ) random_forest_model_test_random.fit(train_X,train_Y) best_hp_now=random_forest...
随机森林(Random Forest) 是Bagging(一种并行式的集成学习方法)的一个拓展体,它的基学习器固定为决策树,多棵树也就组成了森林,而“随机”则在于选择划分属性的随机,随机森林在训练基学习器时,也采用有放回采样的方式添加样本扰动,同时它还引入了一种属性扰动,即在基决策树的训练过程中,在选择划分属性时,Random ...
from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_x = StandardScaler() x_train = sc_x.fit_transform(x_train) x_test = sc_x.transform(x...
train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split(features, labels, test_size = 0.25, random_state = 42) 1. 2. 3. 4. 看数据集吗?我不想看。 开始随机森林(终于) 先试试1000个树吧,这里我们不调参,用默认参数。
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=10, stratify=y) #37分 #分离少数类和多数类 使得样板均衡 x_minority = x_train[y_train == 0] y_minority = y_train[y_train == 0] x_majority = x_train[y_train == 1] y_majority = y...
min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False)一、重要参数，属性与接口 criterion 回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种 输入"mse"使用均方误差mean...
LogisticRegression(random_state = 42)) 梯度提升分类器的实例化,其中random_state参数同样用于指定随机种子数。梯度提升是一种集成学习算法,它将多个弱学习器结合成一个强学习器。 GradientBoostingClassifier(random_st 随机森林分类器的实例化,其中random_state参数用于指定随机种子数。随机森林是一种基于决策树的集成...
fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier# 创建随机森林模型rf_model=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)# 训练模型rf_model.fit(X_train,y_train)# 预测y_pred=rf_model.predict(X_test) 其中n_estimators表示决策树的数量,random_state确保结果的可重复性。
fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier # 创建随机森林分类器 rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 训练模型 rf.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred=rf.predict(X_test) 在上述代码中,我们首先导入了RandomForestClassifier类,并创建了一个随机森林分类器对象。n_estimato...