X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=0)#测试集占百分之三十,random_state=0随机抽取数据集里的成为测试集 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier#import random forest model clf=RandomForestClassifier(n_estimators=100)#赋类,100棵树,后面可以调...
随机森林分类器(Random Forest Classifier,又称为“随机森林”)是一种常用的机器学习算法,它是基于决策树的一种集成学习方法,是一种集成算法(Ensemble Learning),它属于Bagging类型,通过组合多个弱分类器,最终结果通过投票或取均值,使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。 在人工智能(Artificial Intelligence,简...
随机森林分类器(Random Forest Classifier)是一种集成学习算法,它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行汇总,以提高分类的准确性和稳定性。下面我将详细解释其原理: 1. 基本概念 集成学习:通过构建并结合多个学习器来完成学习任务的技术。随机森林是集成学习的一种经典方法。 决策树:一种树状结构的模型,通过一系列...
以下是一个调参的示例: fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV# 网格搜索参数param_grid={'n_estimators':[50,100,200],'max_depth':[None,10,20,30],'min_samples_split':[2,5,10],'min_samples_leaf':[1,2,4],'max_features':['auto','sqrt']}# 初始化随机森林分类器rf=RandomForestC...
fit(dataset: Dataset[_]): RandomForestClassificationModel:使用给定的训练数据集拟合(训练)随机森林模型,并返回一个训练好的RandomForestClassificationModel对象。 setFeaturesCol(value: String): RandomForestClassifier:设置输入特征列的名称。 setPredictionCol(value: String): RandomForestClassifier:设置预测结果列的...
创建`RandomForestClassifier`或`RandomForestRegressor`实例，并设置参数，如树的数量`n_estimators`，树的最大深度`max_depth`等。```python # 分类问题 rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)# 回归问题 # rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_...
通过训练，RandomForestClassifier模型的性能较强，模型训练和验证结果相近，未出现严重过拟合和欠拟合现象。因此，根据“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种属性的特征值，使用RandomForestClassifier算法模型，预测燃气灶维修方式的方法是可行的，而且模型准确率较高。通过这种方法，为降低电器厂商维修成本，增加...
通过训练,RandomForestClassifier模型的性能较强,模型训练和验证结果相近,未出现严重过拟合和欠拟合现象。因此,根据“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种属性的特征值,使用RandomForestClassifier算法模型,预测燃气灶维修方式的方法是可行的,而且模型准确率较高。通过这种方法,为降低电器厂商维修成本,增加企业利...
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100,n_jobs=2) model.fit(x_train, y_train.ravel()) model.score(x_test, y_test) >>>`0.8044692737430168`# 每个特征重要性forfuth, impinzip(['Sex','Age','SibSp','Parch','Fare','p1','p2','p3','e1','e2','e3'], model.feature_importanc...
rfc = RandomForestClassifier(random_state=0) #和决策树的random_state有所不同 #3.训练fit clf = clf.fit(x_train , y_train) rfc = rfc.fit(x_train , y_train) #4.测试score score_clf = clf.score(x_test , y_test) score_rfc = rfc.score(x_test , y_test) ...