以红酒数据集和波士顿房价数据集为例,sklearn中的分类树和回归树的简单使用如下: # 导包 from sklearn.datasets import load_wine, load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, RandomForestRegressor # 分类树 data_wine = load_wine()...
以红酒数据集和波士顿房价数据集为例,sklearn中的分类树和回归树的简单使用如下: # 导包fromsklearn.datasetsimportload_wine, load_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier, RandomForestRegressor# 分类树data_wine = load_wine()# 加载红酒数据集# ...
classsklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100, *, criterion='squared_error', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs...
在调参之前,我们先建立一个初始的Random Forest回归模型: fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 拆分样本数据X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 初始化随机森林回归模型model=RandomForestRegressor()...
Python的sklearn中的RandomForestRegressor使用详解 一、引言 随机森林回归(Random Forest Regression)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并输出它们的预测结果的平均值来进行回归预测。这种方法在处理高维数据时表现出色,并且能够处理特征之间的相互作用。在Python中,我们可以通过scikit-learn库中的RandomForestRegressor...
model = RandomForestRegressor(n_estimators=10, random_state=123) model.fit(X, y) print(model.predict([[5, 5]])) 2)稍微复杂的实现过程 偷个懒,只介绍分类了。避免大家把数据浪费在处理数据上,我们使用鸢尾花数据来训练模型。 模型训练 from sklearn.datasets import load_iris ...
fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor model=RandomForestRegressor(n_estimators=200,max_depth=10,min_samples_split=5,min_samples_leaf=2,max_features='sqrt') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 调试步骤 调试模型的过程常常需要详细的日志记录,以识别潜在问题。以下是一些调试过程中的关键步骤:...
python库之sklearn 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_...
RandomForestRegressor 基础 1.导入模块,创建模型 import matplotlib.pyplot as plt #可视化图形库 import numpy as np #numpy多维数值操作库 import pandas as pd #pandas数据分析库 from sklearn import datasets, cross_validation, ensemble #sklearn机器学习库 ...
在Python中，我们使用sklearn库的RandomForestRegressor类来构建随机森林回归器。它具有以下参数：1. n_estimators：指定用于构建随机森林的决策树数量，默认值为100。2. criterion：指定用于衡量决策树分裂质量的评价准则，可以是“mse”（均方误差）或“mae”（平均绝对误差），默认值为“mse”。3. max_depth：指定...