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) 本文将迭代次数设为100 3.3 创建ShuffleSplit对象,用于执行自动洗牌 from sklearn.model_selectionimportShuffleSplit# 创建ShuffleSplit对...
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...
#data.describe() #可以得到一些方差均值等统计信息,当然这是针对于数据,对于文本信息这里是没有显示的 #data['Sex'].unique()#可以判断出函数值取值范围 data.head(5) #显示数据集合前五行的内容 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame data = pd.read_csv('tanic_tr...
在使用RandomForestClassifier时,有几个常用的超参数需要考虑: n_estimators: 随机森林中的树木数量。 max_depth: 树的最大深度。 min_samples_split: 内部节点再划分所需的最小样本数。 min_samples_leaf: 叶子节点的最小样本数。 max_features: 在划分时考虑的特征数量。
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, impinzip(['Sex','Age','SibSp','Parch','Fare','p1','p2','p3','e1','e2','e3'], model.feature_importanc...
二、随机森林分类算法函数 2.1 基于sklearn的随机森林分类算法实现示例 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 运行 AI代码解释 from sklearn.ensembleimportRandomForestClassifier ...
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...
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=None,min_samples_split=2, random_state=0) scores = cross_val_score(clf, X, y) print(scores.mean()) clf = ExtraTreesClassifier(n_estimators=10, max_depth=None,min_samples_split=2, random_state=0) ...
1)RandomForestClassifier RandomForestClassifier是实现随机森林算法的一个类,专门用于解决分类问题。这个分类器集成了多个决策树分类器的预测,通过投票机制来提高整体的分类准确率。常用参数如下, 使用代码, # 导入必要的库 from sklearn.datasets import load_iris ...
8.实际应用 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...