在这一步中,我们将使用测试集对模型进行预测。 y_pred=model.predict(X_test) 1. 步骤八:模型评估 最后,我们需要对模型进行评估,可以使用准确率来评估模型的性能。 accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred) 1. 至此,我们已经完成了Python随机森林预测模型的完整代码实现。 结尾 通过以上步骤,你已经学会了如何使...
python机器学习-建立随机森林预测模型并特征分析。 实现效果: # 导入需要的库 from warnings import simplefilter simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning) import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn...
## 整体流程 下面是实现Python随机森林预测模型的整体流程,我们将按照这个流程逐步进行实现。 | 步骤 | 说明 | | --- | --- | | 步骤一 | 导入必要的库 | | 步骤二 | 导入数据集 | | 步骤三 | 数据预处理 | | 随机森林模型的基本原理随机森林模型的代码实现 大数据分析与机器学习 概念 集成学习模...
python机器学习-建立随机森林预测模型并特征分析。 实现效果: # 导入需要的库 from warnings import simplefilter simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning) import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn...