# 训练随机森林 model = RandomForestClassifier(n_trees=100, max_depth=5, min_samples_split=2, random_state=seed_value) model.fit(X_train, y_train) 4.7 打印结果 模型训练完成之后可以使用如下代码查看训练集和测试集的准确率,如果有能力小伙伴可以绘制AUC曲线等查看模型效果。 # 结果 y_train_pred...
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier X, y = make_blobs(n_samples=10000, n_features=10, centers=100,random_state=0) clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=None, min_samples_split=2,random_state=0) scores = cross_val_score(clf, X, y) print(scores.mean()) clf = RandomForest...
deftest_RandomForestClassifier_num(*data):'''测试 RandomForestClassifier 的预测性能随 n_estimators 参数的影响'''X_train,X_test,y_train,y_test=data nums=np.arange(1,100,step=2) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1) testing_scores=[] training_scores=[]fornuminnums: clf=ensemble...
随机森林算法 Random Forest算法案例 python实现 (代码可以左右滑动看) 第⼀步:构建数据(这⾥⽤make_blobs()来构建聚类数据) X, y = make_blobs(n_samples=3000, centers=2, random_state=42, cluster_std=1.0) n_samples是待⽣成的样本的总数; n_features是每个样本的特征数; centers表⽰类别数;...
random_state=1 3 n_jobs=-1 其它参数根据具体数据,具体设置。 2)验证集结果输出与比对:一方面是生成excel表格数据;一方面是生成折线图。 3)生成决策树 由于树比较多 一下子全部转为图片 导致图片看不清晰,所以生成的格式为.dot格式,大家可以根据具体需要把dot转为图片。 不分展示:总共200多页。 7.模型评估 ...
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+代码讲解),如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 高质量的产品不仅能很好地满足顾客对产品使用功能的需要,获得良好的使用体验,提升企业形象和商誉,同时能为企业减少售后维修成本,增加利润。燃气灶市场已成为继家电市场之后各大电器公司竞...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, targets, test_size=0.2, random_state=42) # 创建随机森林回归模型rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) 在训练集上拟合模型 rf_model.fit(X_train, y_train) ...
random_state=0)## 决策树clf1 = DecisionTreeClassifier(max_depth=None, min_samples_split=2,random_state=0)scores1 = cross_val_score(clf1, X, y)print(scores1.mean())## 随机森林clf2 = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=None,min_samples_split=2, random_state=0)scores2 ...
random_state=0 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1值等等。 编号 指标名称 指标值 训练集 1 准确率 96.72% 2 查准率 97.16% 3 查全率 99.08% 4 F1值 98.11% 验证集 1 准确率 97.75% 2
参数说明:estimator使用的模型, param_distributions表示待选的参数组合,cv表示交叉验证的次数,verbose表示打印的详细程度,random_state表示随机种子, n_iter迭代的次数 2.GridSearchCV(estimator = rf, param_grid=grid_param, cv=3, verbose=2) 参数说明:estimator使用的模型, param_grid 待选择的参数组合, cv交叉...