二.回归树工作原理之交叉验证用法fromsklearn.datasetsimportload_boston#内置波士顿房价数据fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorboston=load_boston()regressor=DecisionTreeRegressor(random_state=42)cross_val_score(regressor,boston.data,boston.target,c...
tree import DecisionTreeClassifier dt_clf = DecisionTreeClassifier(random_state = 666, splitter='random',max_depth=2) dt_clf.fit(X_train, y_train) dt_clf.score(X_test, y_test) ValueError: Unknown label type: 'continuous' 2.2.2 DecisionTreeRegressor分析 from sklearn.tree import DecisionTr...
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error import numpy as np # 预测结果 y_pred = regressor.predict(x_test) # 计算 R^2 r2 = r2_score...
fromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressor # 加载数据集 boston=load_boston() x=boston.data y=boston.target # 构建模型 regressor=DecisionTreeRegressor(random_state=0) # 交叉验证简单使用 cross_score=cross_val_score(regressor,x,y,cv=10,scoring="neg_mean_squared_error") cross_score 交叉验证结果:...
树型属性文档(DecisionTreeRegressor类)是指用于决策树回归模型的属性文档。决策树回归是一种基于树形结构的机器学习算法,用于解决回归问题。该算法通过构建一棵决策树来预测连续型目标变量的值。 决策树回归模型的主要属性包括: criterion(划分标准):用于衡量节点划分质量的指标。常见的划分标准有均方误差(MSE)和平...
ax.set_ylabel("score") ax.set_title("Decision Tree Regression") ax.legend(framealpha=0.5) plt.show() X_train,X_test,y_train,y_test=creat_data(200) test_DecisionTreeRegressor_depth(X_train,X_test,y_train,y_test,maxdepth=12)
信用风险计量模型可以包括跟个人信用评级，企业信用评级和国家信用评级。人信用评级有一系列评级模型组成，...
sklearn 中DecisionTreeRegressor默认参数 1.导入相应包 import pandas as pd from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN...
regressor= DecisionTreeRegressor(random_state=0) cross_val_score(regressor, boston.data, boston.target, cv=10, scoring="neg_mean_squared_error")#交叉验证cross_val_score的用法 交叉验证是用来观察模型的稳定性的一种方法,我们将数据划分为n份,依次使用其中一份作为测试集,其他n-1份作为训练集,多次计算...
我们使用DecisionTreeRegressor创建CART(分类与回归树)回归模型。CART是一种决策树算法,能够通过分割数据集来找到输入特征与目标变量之间的关系。 fit()方法用于训练模型,即根据训练集数据(x_train和y_train)构建回归树模型。 回归知识点: CART回归树:CART回归树是一种非线性回归模型,通过不断分割数据来生成一棵决策树...