也可以使用randomForest包 library(randomForest) modelFit <- randomForest(结局 ~ 指标1+指标2+指标3+指标4+指标5, data = Train, keep.forest = TRUE, predict.all = TRUE, type = "prob") print(modelFit) plot(modelFit) 使用Train数据得到的模型预测test数据(caret包):rf.pred.prob <- predict(...
python randomforestpredict 在Python中使用随机森林进行预测通常是通过scikit-learn库的`RandomForestRegressor`(用于回归问题)或`RandomForestClassifier`(用于分类问题)实现的。以下是`RandomForestRegressor`和`RandomForestClassifier`的主要参数: RandomForestRegressor参数: 1. `n_estimators`: -描述:森林中树的数量。
此处将自变量存放在DataX中,因变量存放在DataY中,如需进行样本预测,可另存一个文件(格式与DataX一致),在后文predict中进行替换。 3.2 创建随机森林分类器 from sklearn.ensembleimportRandomForestClassifier# 创建随机森林分类器clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)...
为了更容易理解,本文定义随机森林模型的方式和 sklearn 封装的算法一致,都是定义 fit、predict、score 接口。 随机森林(Random Forest)的构建步骤如下: 准备训练数据集:随机森林需要有标记的训练数据集,包含多个特征和每个样本的标签。可以使用已有的数据集或自己构建数据集。 随机选择特征子集:从所有特征中随机选择一...
classifier = RandomForestClassifier(n_estimators = 10, criterion = 'entropy', random_state = 0) classifier.fit(X_train, y_train) #预测测试集结果 y_pred = classifier.predict(X_test) #生成混淆矩阵,也称作误差矩阵 from sklearn.metrics import confusion_matrix ...
RandomForestClassifier:创建随机森林分类模型实例。 rf_model.fit(X_train, y_train):使用训练集数据来训练模型。 5. 模型预测与评估 我们将使用测试集对模型进行预测,并评估模型的准确性。 fromsklearn.metricsimportclassification_report,accuracy_score# 进行预测y_pred=rf_model.predict(X_test)# 输出模型评估结...
RandomForestClassifier 是DecisionTreeClassifier 的集合。无论您的训练集有多大,决策树都会简单地返回:一个决定。一类的概率为 1,其他类的概率为 0。 RandomForest 只是在结果中投票。 predict_proba() 返回每个类别的票数(森林中的每棵树自己做出决定并恰好选择一个类别)除以森林中的树数。因此,您的精度正好是 ...
y_pred = rf.predict(X_test) ``` 三、Python随机森林的优势 Python随机森林具有以下优势: 1. 强大的预测能力:随机森林具有较好的泛化能力,可以有效地识别出数据集中的隐藏信息,提高预测精度。 2. 易于实现:Python中有很多实现随机森林的库,如random_forest、XGBoost等,易于实现和调试。
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...
rf=RandomForestRegressor()#这里使用了默认的参数设置 rf.fit(iris.data[:150],iris.target[:150])#进行模型的训练 # #随机挑选两个预测不相同的样本 instance=iris.data[[100,109]] print(instance) rf.predict(instance[[0]]) print('instance 0 prediction;',rf.predict(instance[[0]])) ...