fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierX=[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]]y=[0,0,0,1,1]model=RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=123)model.fit(X,y)print(model.predict([[5,5]])) 数据回归 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor X = [[1, 2]...
class RandomForestClassifier: def __init__(self, n_trees, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=None): """ :param n_trees: 随机森林包含的决策树数量 :param max_depth: 决策树的最大深度 :param min_samples_split: 决策树中分裂节点所需的最小样本数 :param random_state: 随机种...
data_target=data['Survived'].values.reshape(len(data),1) # 训练数据fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(n_estimators=100,n_jobs=2) model.fit(x_train, y_train.ravel()) model.score(x_test, y_test) >>>`0.8044692737430168`# 每个特征重要性forfuth, imp...
fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV# 网格搜索参数param_grid={'n_estimators':[50,100,200],'max_depth':[None,10,20,30],'min_samples_split':[2,5,10],'min_samples_leaf':[1,2,4],'max_features':['auto','sqrt']}# 初始化随机森林分类器rf=RandomForestClassifier(random_state=42...
通过训练，RandomForestClassifier模型的性能较强，模型训练和验证结果相近，未出现严重过拟合和欠拟合现象。因此，根据“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种属性的特征值，使用RandomForestClassifier算法模型，预测燃气灶维修方式的方法是可行的，而且模型准确率较高。通过这种方法，为降低电器厂商维修成本，增加...
在这个例子中，我们使用了`make_classification`函数生成了一个具有1000个样本、4个特征的数据集，其中2个特征是有信息的，没有冗余特征。随机森林分类器`RandomForestClassifier`初始化时指定了100棵树和最大深度为2，然后使用训练数据拟合模型，并对测试集进行预测。随机森林作为一种强大的集成学习方法，不仅提高了模型...
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html GitHub文档地址:https://github.com/gao7025/random_forest 1.1 原理解释 从给定的训练集通过多次随机的可重复的采样得到多个 bootstrap 数据集。接着,对每个 bootstrap 数据集构造一棵决策树,构造是通过迭代的将数据点...
在这一步中,我们使用RandomForestClassifier类构建随机森林分类器。n_estimators参数定义了森林的树数量,其中每个树在随机的样本和变量下训练。建议选择的树数取决于特定问题的大小。超出此数量会导致训练时间增加,而过少的树数可能导致模型过度拟合: defcreate_model...
clf = RandomForestClassifier(n_jobs=2) y, _ = pd.factorize(train['species']) clf.fit(train[features], y) preds = iris.target_names[clf.predict(test[features])] pd.crosstab(test['species'], preds, rownames=['actual'], colnames=['preds']) ...
sklearn中的随机森林分类算法API为sklearn.ensemble.RandomForestClassifier,其常用的参数如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from sklearn.ensembleimportRandomForestClassifier rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=100,# 随机森林中树木的数量 ...