如果是classification,采用“投票”法选取得票最多的类作为集成学习器的结果; 如果是regression,采用“平均”方法获得均值作为集成学习器的结果。 分类:在scikit-learn中,RandomForest的分类是sklearn.ensemble.RandomForestClassifier,回归是sklearn.ensemble.RrandomForestRegressor。 对Bagging Methods算法在如下方面进行了改...
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, 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, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False,...
用法: classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, 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, min_impurity_decrease=0.0, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=...
随机森林分类器的实现可以使用Python中的scikit-learn库。下面是一个简单的代码示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier fromsklearn.datasetsimportmake_classification X, y=make_classification(n_samples=1000, n_features=4, n_informative=2, n_redundant=0, ran...
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) classification_model(model, df, predictor_var, outcome_var) 运行结果: 可以看到第一个值Accuracy比较高,是因为没有经过交叉验证,所以很容易过拟合,这个时候就需要引入kf,一般n_fold设为10,也可以设5; ...
随机森林是一种集成学习方法(ensemble),由许多棵决策树构成的森林共同来进行预测。为什么叫“随机”森林呢?随机主要体现在以下两个方面: 1.每棵树的训练集是随机且有放回抽样产生的; 2.训练样本的特征是随机选取的。 fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_classification ...
六、随机森林在Sklearn中的建模示例 6.1 参数总览 6.2 使用随机森林回归建模示例 七、随机森林在Sk...
clf.fit(X_train,y_train)print("Traing Score:%f"%clf.score(X_train,y_train))print("Testing Score:%f"%clf.score(X_test,y_test))#获取分类数据X_train,X_test,y_train,y_test=load_data_classification()#调用 test_RandomForestClassifiertest_RandomForestClassifier(X_train,X_test,y_train,y_...
# 需要导入模块: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier [as 别名]# 或者: from sklearn.ensemble.RandomForestClassifier importtransform[as 别名]deftest_importances():"""Check variable importances."""X, y = datasets.make_classification(n_samples=1000, ...
导入: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 定义列车数据和目标数据: train = [[1,2,3],[2,5,1],[2,1,7]] target = [0,1,0] target中的值表示你要预测的标签。 启动RandomForest 对象并执行learn(fit): rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) rf.fit(train, target) ...