#DecisionTreeClassifier:定义随机森林中的决策树分类器 #随机森林(Random Forest)的构建步骤如下:准备训练数据集;重复步骤(随机选择特征子集;随机采样训练数据集;构建决策树;);对新样本进行预测;模型评估;特征重要性评估 #步骤概览: # 模型训练 #def fit(self, X, y): """ 训练随机森林模型 :param X: 训练...
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]...
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...
python RandomForestClassifier fit 多次训练 python precision_score,基本概念precision:预测为对的当中,原本为对的比例(越大越好,1为理想状态)recall:原本为对的当中,预测为对的比例(越大越好,1为理想状态)F-measure:F度量是对准确率和召回率做一个权衡(越大
python sklearn RandomForestClassifier参数设置 这篇文章主要讲解使用Sklearn进行数据预处理,我们使用Kaggle中泰坦尼克号事件的数据作为样本。 读取数据并创建数据表格,查看数据相关信息 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame...
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...
deftrain_model(model, X_train, y_train):model.fit(X_train, y_train)returnmodel defevaluate_model(model, X_test, y_test):accuracy = model.score(X_test, y_test)returnaccuracy 完整的代码如下: fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfro...
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...
from sklearn.ensembleimportRandomForestClassifier # Create the modelwith100trees model=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=RSEED,max_features='sqrt',n_jobs=-1,verbose=1)# Fit on training data model.fit(train,train_labels) ...