mm1=MinMaxScaler()# 特征进行归一化X_train_m=mm1.fit_transform(X_train) 2.5 模型的构建 model = RandomForestClassifier() 2.6 模型的训练 model.fit(X_train_m, y_train) 2.7 模型的推理 X_test_m = mm1.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_m) y_scores = model.predict_proba(...
(1)首先,使用原始数据集训练一个机器学习模型,并记录其性能指标(如准确率、F1 分数等)作为基准性能。 (2)对于每个特征,分别将其值随机打乱,然后使用打乱后的数据集重新评估模型,并记录性能指标。 (3)计算每个特征的重要性得分,该得分通常是基准性能与打乱后性能之间的差异。 (4)特征的重要性得分越高,表示该特征...
如图所示,随机森林是一种使用Bagging(Bootstrap Aggregating)方法的集成模型(Ensemble Model).其基本思路是,将基模型看作定义在相应模型空间里的随机变量,通过取得独立同分布的不同模型来投票决定最终的预测结果.随机森林的基模型是决策树,整个过程中,会训练多个决策树模型,然后融合模型预测的结果给出一个预测结...
1. 实现过程首先，从数据源读取数据（df）接着，对数据进行划分，通常包括训练集和测试集 然后，对数值特征进行归一化处理，确保模型的稳定性 接着，使用Scikit-learn的RandomForestRegressor进行模型训练并进行预测 最后，通过可视化方式展示预测结果 2. 评价指标模型的预测性能通常通过评估指标如均方误差（MS...
为了使用随机森林结合SHAP库对存储在Excel中的数据进行预测和解释,我们可以按照以下步骤进行: 读取Excel中的数据: 使用pandas库读取Excel文件中的数据。 数据预处理: 通常包括处理缺失值、编码分类变量(如果有的话)、标准化或归一化特征等。 构建随机森林模型并进行训练: 使用scikit-learn库中的RandomForestRegressor或Ran...
4. 创建随机森林分类器作为基模型。5. 训练模型进行特征重要性分析。6. 获取特征排名。7. 排序特征重要性。8. 可视化结果。优点是能直观反映特征对模型性能的影响。局限性在于依赖于特定模型，可能无法全面反映特征重要性。作者拥有数据算法相关论文发表经历和数据算法研究经验，致力于分享Python、数据分析、...
RFE通过递归移除权重最小特征，重新训练模型，得到每个特征排名，排名1表示模型中最重要的特征。本文作者为研究期间发表6篇SCI数据算法相关论文的研究人员，现从事数据算法研究工作。致力于分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能基础知识与案例，提供原创内容。需要数据和源码的朋友请关注...
Hyperopt是一个强大的python库,用于超参数优化,由jamesbergstra开发。Hyperopt使用贝叶斯优化的形式进行参数调整,允许你为给定模型获得最佳参数。它可以在大范围内优化具有数百个参数的模型。 在本节中,我们将介绍使用hyperopt在经典数据集上调参的完整示例。 二、实现过程 2.1 准备数据 data = pd.read_csv(r'Datase...
本文的案例来自宋天龙老师的《python数据分析与数据化运营》第6章。主要学习技术包括:基本预处理:使用DictVectorize将字符型分类变量转换为数值型变量、使用SMOTE对不均衡样本做过抽样处理;数据建模:基于cross_val_score的交叉检验,基于LogisticRegression、RandomForest、Bagging概率投票组合的模型做分类。
前面我介绍了机器学习模型的二分类任务,接下来做一个机器学习模型的回归任务系列,由于本系列案例数据质量较高,有些步骤跳过了,跳过的步骤将单独出文章总结!在Python中,可以使用Scikit-learn库来构建随机森林(RF)回归模型进行预测,本文以预测房价为例,对这个过程做一个简要解读。