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 rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=100,# 随机森林中树木的数量 criterion="gini",# 不纯度的衡量指标 max_...
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...
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...
#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...
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 ...
根据数据中“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种变量的特征，预测“维修方式”中是否需要更换零部件。使用RandomForestClassifier算法，用于目标分类。6.1模型参数 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。关键代码如下：8.实际应用 通过训练，Random...
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,增加企业利...
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...
python RandomForestClassifier特征提取 1局部二值模式 局部二值模式( Local binary pattern, LBP )图作为- - 种传统的表情提取特征的方法,有着不可替代的优势。在1994 年被Ojala等人首次提出并作出定义计算。他最大的特点就是当图像数据中的灰度值不易被影响而发生改变,同时,对图像数据进行转向操作而不影响表情...
rf_model=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)# 训练模型 rf_model.fit(X_train,y_train)# 预测 y_pred=rf_model.predict(X_test)# 计算准确率 accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print("Accuracy:",accuracy) 在上述代码中,我们使用了scikit-learn库中的RandomForestClassifier类来...