填充缺失值(数据预处理的第一步就是处理缺失值) 对于缺失值不多不少的数据特征,我们可以使用机器学习模型进行缺失值得填充,例如随机森林,逻辑回归,线性回归 # 把已有的数值型特征取出来形成一个新的数据框 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor age_df = data[['Age','Fare','Parch','SibSp','...
通过sklearn库可以很容易地实现随机森林分类算法,首先给出一个随机森林分类算法实现示例,可以结合2.2 随机森林分类函数的重要参数与2.3 随机森林分类函数的重要属性与接口两个部分理解代码。 为了体现出随机森林算法的优越性,同时实现随机森林算法与决策树算法两种模型,并最终比较两者的预测性能。使用sklearn.ensemble.Random...
from sklearn.metrics import classification_report y_predict = rfc.predict(X_test) print (classification_report(y_predict,y_test)) #根据第一次随机森林得到的特征重要性,筛选重要特征构建第二个随机森林 from sklearn.feature_selection import SelectFromModel threshold = min(feature_importance_df['importanc...
class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=0, w...
python 随机森林参数说明 写在前面的话:本人刚刚学sklearn,很多参数也不是很懂,英语又比较low,只能求助google翻译,若有不对的地方,请大佬指出来。 Sklearn.ensemble.RandomForstClassifier 参数说明 Sklearn.ensemble.RandomForstClassifier(n_estimators=10,criterion=’gini’,max_depth=None,min_samples_split=2,min...
因为同一算法模型在不同的训练集和测试集的会得到不同的准确率,无法调参。所以在sklearn 中可以通过添加random_state,通过固定random_state的值,每次可以分割得到同样训练集和测试集。因此random_state参数主要是为了保证每次都分割一样的训练集和测试集,大小可以是任意一个整数,在调参环节,只要保证其值一致即可。
一、安装sklearn conda install scikit-learn 参考文献 [1]整体介绍sklearn https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/78885180 二、介绍RandomForestRegressor 1sklearn.ensemble.RandomForestRegressor( n_estimators=10,2criterion='mse',3max_depth=None,4min_samples_split=2,5min_samples_leaf=1,6min...
#随机森林需要调整的参数有:#(1) 决策树的个数#(2) 特征属性的个数#(3) 递归次数(即决策树的深度)importnumpy as npfromnumpyimport*importrandomfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#生成数据集。数据集包括标签,全包含在返回值的dataset上defget_Datasets():fromsklearn.datasetsimportmake_classif...
其中,estimators_[5]是指整个随机森林算法中的第6棵树(下标是从0开始的),换句话说我们就是从很多的树(具体树的个数就是前面提到的超参数n_estimators)中抽取了找一个来画图,做一个示范。如下图所示。 image 可以看到,单单是这一颗树就已经非常非常庞大了。我们将上图其中最顶端(也就是最上方...