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...
使用Python库如scikit-learn可以轻松实现随机森林: 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_st...
random_state 参数仅确定对数据进行的特定拆分,以便您以后可以复制结果。使用此功能后,我们现在拥有可用于模型训练和测试的数据集。 随机森林模型 我们将继续使用 sklearn 模块来训练我们的随机森林模型,特别是 RandomForestClassifier 函数。RandomForestClassifier 文档显示了我们可以为模型选择的许多不同参数。下面突出显示...
min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features='auto',max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=1,random_state=None,verbose=0,warm_start=False,class_weight=None)...
其中第1行引入随机森林回归模型相关库:RandomForestRegressor; 第2、3行中X是特征变量,其共有2个特征;y是目标变量,它是一个连续值; 第5行引入模型,并设置弱分类器的数量为10,也就是共有10个决策树模型作为基模型;random_state设置为123,使得每次运行结果一致; ...
作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园...
X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 初始化随机森林分类器 clf=RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred=clf.predict(X_test) ...
random_state=RSEED, max_features ='sqrt', n_jobs=-1, verbose =1) # Fit on training data model.fit(train, train_labels) 经过几分钟的训练之后,可以通过以下代码让该模型基于测试数据进行预测: rf_predictions = model.predict(test) rf_probs = model.predict_proba(test)[:,1] ...
random_state=1) rfc1.fit(X_train,y_train) ## 输出其在训练数据和验证数据集上的预测精度 rfc1_lab = rfc1.predict(X_train) rfc1_pre = rfc1.predict(X_val) print("随机森林的OOB score:",rfc1.oob_score_) print("训练数据集上的精度:",accuracy_score(y_train,rfc1_lab)) ...
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。