X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_boston.data, data_boston.target, test_size=0.3, random_state=42) regressor = DecisionTreeRegressor() # 回归树 regressor.fit(X_train, y_train) # 拟合训练集 print(regressor.predict(X_train)) # 测试集的预测结果 print(regressor....
scikit-learn 中的DecisionTreeRegressor()类用于回归决策树模型,常用参数如下, 使用代码, # 导入必要的库 from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载糖尿...
importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 生成模拟数据X=np.sort(5*np.random.rand(80,1),axis=0)y=np.sin(X).ravel()+np.random.normal(0,0.1,X.shape[0])# 创建训练和测试集X_train,X_te...
AI检测代码解析 # 设置权重sample_weights=np.array([0.5,1.0,2.0]*33+[0.5])# 拟合模型时使用样本权重regressor_weighted=DecisionTreeRegressor()regressor_weighted.fit(X_train,y_train,sample_weight=sample_weights)predictions_weighted=regressor_weighted.predict(X_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 5. ...
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree from matplotlib.colors import ListedColormap np.random.seed(7) low_r = 10 high_r = 15 n = 1550 X = np.random.uniform(low=[0, 0], high=[4, 4], size=(n,2)) ...
sklearn使创建机器学习模型变得非常容易。我们可以使用DecisionTreeRegressor构造函数创建模型。现在,只使用默认参数(将所有参数留空)。 图8 这创建了我们的决策树回归模型,现在我们需要使用训练数据对其进行“训练”。可以使用sklearn.fit方法来实现这一点,用于查找输入变量和...
为不同的回归模型定义超参数分布字典,例如 “LinearRegression”(线性回归)和“DecisionTreeRegressor”(决策树回归器),设置不同的超参数取值范围,如线性回归的截距设置以及决策树回归器的最大深度、最小分割样本数和最小叶子样本数等。 param_distributions = { ...
sklearn使创建机器学习模型变得非常容易。我们可以使用DecisionTreeRegressor构造函数创建模型。现在,只使用默认参数(将所有参数留空)。 图8 这创建了我们的决策树回归模型,现在我们需要使用训练数据对其进行“训练”。可以使用sklearn.fit方法来实现这一点,用于查找输入变量和目标变量之间的关系。
grid_search = GridSearchCV(DecisionTreeRegressor(random_state=0), param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error') grid_search.fit(X_train, y_train) 通过对决策树模型进行剪枝,我们得到了以下最佳参数: 最大深度(max_depth):10 最小样本分割(min_samples_split):10 ...
为不同的回归模型定义超参数分布字典,例如 “LinearRegression”(线性回归)和“DecisionTreeRegressor”(决策树回归器),设置不同的超参数取值范围,如线性回归的截距设置以及决策树回归器的最大深度、最小分割样本数和最小叶子样本数等。 param_distributions = { ...