from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 创建随机森林回归模型 rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) 训练随机森林回归模型: python # 训练模型 rf_model.fit(X_train, y_train) 使用训练好的模型进行预测: python # 进行预测 y_pred = rf_model.predict(...
第一个在训练过程中看到90%的数据并给0.9打分，第二个在训练过程中看到80%的数据并给0.6打分。如果...
本文搜集整理了关于python中sklearnmetrics r2_score方法/函数的使用示例。 Namespace/Package: sklearnmetrics Method/Function: r2_score 导入包: sklearnmetrics 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def svm_regressor(features,target,test_size_percent=0.2,cv_split=5)...
training_accuracy = metrics.r2_score(y_train,training_predictions)# test_accuracy_model = metrics.r2_score(y_test,test_prediction_model)test_accuracy = metrics.r2_score(y_test,testing_predictions)# print"Cross-val predicted accuracy:", training_accuracyprint"Test-predictions accuracy:",test_accurac...
我有一个Pandas的代码,它计算出x窗口上线性回归的R2。return(regressor.score(X,Y)) r2_rolling = df[['value']].rolling(300).agg([lr_r2_Sklearn]) 我做了一个大小为300的滚动,并计算每个窗口的r2。我希望用pyspark和spark dataframe做同样的事情。我知道我必须使用<e ...
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestRegressor.html ...
(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 线性回归linear_model=LinearRegression()linear_model.fit(X_train,y_train)y_pred_linear=linear_model.predict(X_test)print(f"线性回归的R²值:{r2_score(y_test,y_pred_linear):.2f}")# 随机森林回归rf_model=RandomForestRegressor()rf_model.fit(X_train...
它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了，scikit-learn简称sklearn，在 Sklearn 里面有六大任务模块：分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理，此外还有一个数据引入模块。
程序执行到一个函数调用另一个函数的语句时，程序的执行流程从发生函数调用的位置离开主调函数，转移到被...
model_type == 'regressor': r2 = metrics.r2_score(test_labels, predicted) eval_metrics.append(r2) metrics_type = 'R^2 score' return eval_metrics, metrics_type Example #2Source File: GC_script.py From ClimateVegetationDynamics_GrangerCausality with GNU General Public License v3.0 8 votes ...