散点图的横轴是实测值,竖轴是随机森林回归后的预测值。 输出的四个指标分别是: n:测试集的样本数,体现在图上就是折线图的红点或绿点数,散点图的红点数; R方:拟合优度,模型对数据的拟合程度,取值范围在0~1,越接近1效果越好; MSE:均方误差,MSE越小模型效果越好; RSS:残差平方和,RSS越小模型效果越好; ...
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创建随机森林回归模型(Random Forest),训练模型并计算性能指标。 绘制实际值与预测值的散点图,并计算R-squared误差和均方根误差。 绘制测试数据的RUL随时间的变化曲线。 显示性能指标的数据框。 效果视频:电池寿命预测(Python代码,K最近邻回归模型(KNN)、支持向量机回归模型(SVM)和随机森林回归模型(Random Forest)三...
1 概述 使用不同的分类器(逻辑回归分类器、决策树、随机森林、全连接密集层和CNN)来训练我们的模型,以预测不同信噪比值下信号的调制类型。 2 运行结果 x_pts = [] for i in range(-20,20, 2): x_pts.append(i) x_pts = np.array(x_pts) plt.plot(x_pts, tree_accuracy) plt.plot(x_pts, lo...
python3 学习机器学习api 使用了三种集成回归模型 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: 1 from sklearn.datasets import load_boston 2 from sklearn.cross_validation import train_test_split 3 from sklearn.preprocessing import StandardScaler ...
遗传算法优化回归随机森林 Python代码 遗传算法求解优化模型 多极值点函数具有多个极值,对此问题,传统的优化技术很容易陷人局部最优解,求得全局优化解的概率不高,可靠性低;为此,建立尽可能大概率的求解全局优化解算法是求解函数优化的一个重要问题。 在MATLAB中,可以使用遗传算法接近标准优化算法无法解决或者很难解决的...
实例化随机森林回归模型(RandomForestRegressor),并使用训练数据拟合模型,然后预测并评估模型性能。 使用XGBoost回归模型进行训练和评估。 最后,绘制真实数据和预测数据的对比图,并输出模型性能评估的指标。 4.效果 4.1.原始数据可视化(通过对原始数据可视化,可以更清楚了解数据的一些特征,原始数据(因为有21个传感器)可视化...
创建随机森林回归模型(Random Forest),训练模型并计算性能指标。 绘制实际值与预测值的散点图,并计算R-squared误差和均方根误差。 绘制测试数据的RUL随时间的变化曲线。 显示性能指标的数据框。 效果视频:电池寿命预测(Python代码,K最近邻回归模型(KNN)、支持向量机回归模型(SVM)和随机森林回归模型(Random Forest)三...
随机森林有3个比较重要的参数,对结果影响比较大,max_features,n_estimators,min_sample_leaf.其他弱之 (1)max_features(最大特征数) 划分特征时的最多特征数,可以是多种类型的值。默认为“None”,即划分时考虑所有特征数。 其他值:“log2”——最多考虑log2N个特征;“sqrt”/“auto”——最多考虑sqrt(N)...