random_state=123456)rf=RandomForestClassifier() rf.fit(X_train,y_train) rf.score(X_test,y_test)#测试集上的预测准确率iris.feature_names#查看特征rf.feature_importances_#特征重要性#使用gridSearchCV 查找最优参数parameters={ 'n_estimators':[5,10,15,20,30],#子模型个数'max_features':[1,2,...
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...
RandomForestClassifier 输出分类概率 目录 介绍: 一、 Random Forests Classifiers(离散型) 1.1 数据处理 1.2建模 1.3特征值权值分析 1.4 特征值的缩减 二、Random Forests Regressor(连续型) 2.1数据处理 2.2建模 2.3调参 介绍: 随机森林(Random Forests)是一种集成学习算法,它由多个决策树组成。它在每个决策树的...
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...
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) ...
本文簡要介紹 pyspark.ml.classification.RandomForestClassifier 的用法。 用法: class pyspark.ml.classification.RandomForestClassifier(*, featuresCol='features', labelCol='label', predictionCol='prediction', probabilityCol='probability', rawPredictionCol='rawPrediction', maxDepth=5, maxBins=32, minInstance...
本文简要介绍python语言中sklearn.ensemble.RandomForestClassifier的用法。 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, mi...
采用随机森林分类模型(RandomForestClassifier)再次训练上述鸢尾花数据集,具体要求如下: 1、使用pandas库再次读取数据集,得到相应矩阵,并进项相应的数据预处理:包括数据标准化与鸢尾花类别编码等。 2、采用决策树模型训练鸢尾花数据集,测试集取30%,训练集取70%。 3、特征选择标准criterion请选择 “entropy”,随机森林的...
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...
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...