from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载数据集 dataknn = pd.read_excel(r'C:\Users\L\Desktop\示例数据.xlsx') # 查看前几行数据 print(dataknn.head()) # 分离特征和目标变量 X = dataknn[['指标1', '指标2', '指标3','...
from sklearn import datasets iris=datasets.load_iris() X=iris.data[:,:2] y=iris.target from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=666) from sklearn.linear_model import LogisticRegression log_reg=LogisticRegression(...
随机森林回归器由类sklearn.ensemble.RandomForestRegressor实现,随机森林分类器则有类sklearn.ensemble.RandomForestClassifier实现。我们可以像调用逻辑回归、决策树等其他sklearn中的算法一样,使用“实例化、fit、predict/score”三部曲来使用随机森林,同时我们也可以使用sklearn中的交叉验证方法来实现随机森林。其中回归森林...
1. 导入各种包 import pandas as pd import sklearn from sklearn.utils import shuffle from sklearn.linear_model import Lasso,LassoCV,LassoLarsCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score,roc_auc_score,roc_curve,mean_squared_error,r2_score from sk...
clf=RandomForestClassifier(random_state=24)# 绘制学习曲线plot_learning_curves(X_train=X_train,y_train=y_train, 在上面的图片中,我们可以清楚地看到我们的随机森林模型对训练数据过度拟合。我们的随机森林模型在训练集上有完美的分类错误率,但在测试集上有0.05的分类错误率。这可以通过散点图上两条线之间的间...
metrics import confusion_matrix, classification_report from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 1. 读取数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data = pd.read_csv("cancer_subtype.csv") x = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] 2. 划分训练集和测试集 代码语言...
fromsklearnimportmetrics#构建分类决策树CART_Class = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=3,min_samples_leaf=4,min_samples_split=2)#模型拟合decision_tree =CART_Class.fit(X_train,y_train)#模型在测试集上的预测pred =CART_Class.predict(X_test)#模型的准确率print('模型在测试集的预测准确率:\n'...
fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier,GradientBoostingClassifier fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression fromsklearn.svmimportSVC fromsklearn.datasetsimportmake_classification fromsklearn.metricsimport* ...
clf = RandomForestClassifier(random_state=24) # 绘制学习曲线 plot_learning_curves(X_train=X_train, y_train=y_train, 在上面的图片中,我们可以清楚地看到我们的随机森林模型对训练数据过度拟合。我们的随机森林模型在训练集上有完美的分类错误率,但在测试集上有0.05的分类错误率。这可以通过散点图上两条线...
importsklearnassk fromsklearn.ensembleimportExtraTreesClassifier RF=sk.ensemble.RandomForestClassifier() RF.fit(train_x,train_y) # 为了输出更美观,所以将结果输出成一列。 # 为了输出更直观,所以添加一个排名列。 ryan=RF.feature_importances_.reshape(11,1) ...