from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 或者 RandomForestClassifier,根据你的问题类型选择 # 假设 rf_model 已经训练好 predictions = rf_model.predict(X_test) 准备可视化所需的数据: 你需要准备真实值和预测值,以便后续进行可视化。 python true_values = y_test # 假设 y_test 是测试集的...
boston = load_boston()X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)# 训练随机森林模型并生成决策树图形rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100) rf.fit(X_train, y_train) dot_data = export_graphviz(rf, out_file=No...
在本文中,我们将使用Python中的scikit-learn库来实现随机森林回归,并通过可视化展示预测结果。 首先,我们需要导入所需的库和数据集。我们使用一个简单的示例数据集来演示随机森林回归的应用。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor# 生成示例数据np.random.seed(0)X=...
#以key:value键值对的形式存储为字典 random_grid = { "n_estimators":n_estimator, "max_depth":max_depth, "min_samples_leaf":min_samples_leaf } # 创建决策树回归模型 rf = RandomForestRegressor() # 指定随机参数 rf_Random = RandomizedSearchCV(estimator=rf,param_distributions=random_grid,n_iter...
RandomForestRegressor(n_estimators=100) 决策树存储在 模型list中的estimators_属性中rf。我们可以检查列表的长度,它应该等于n_estiamtors值。 len(estimators_) >>> 100 我们可以从随机森林中绘制第一棵决策树(0列表中有索引): plot_tree(rf.estimators_[0]) ...
RandomForestRegressor(n_estimators=100) 决策树存储在 模型list 中的 estimators_ 属性中 rf 。我们可以检查列表的长度,它应该等于 n_estiamtors 值。 len(estimators_)>>> 100 我们可以从随机森林中绘制第一棵决策树( 0 列表中有索引): plot_tree(rf.estimators_[0]) ...
importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error, r2_score 2. 代码主函数 这里其实还是调用sklearn里面的随机森林回归算法的函数,所以整体没什么难度,最后将结果使用mat...
.stats as stats from statsmodels.stats.stattools import durbin_watson from statsmodels.stats.diagnostic import het_breuschpagan from scipy.stats import kstest from sklearn.linear_model import BayesianRidge from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor...
RandomForestRegressor(n_estimators=100) 决策树存储在 模型list中的estimators_属性中rf。我们可以检查列表的长度,它应该等于n_estiamtors值。 len(estimators_) >>> 100 我们可以从随机森林中绘制第一棵决策树(0列表中有索引): plot_tree(rf.estimators_[0]) ...