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...
setFeaturesCol(value: String): RandomForestClassifier:设置输入特征列的名称。 setPredictionCol(value: String): RandomForestClassifier:设置预测结果列的名称。 setLabelCol(value: String): RandomForestClassifier:设置标签列的名称,即目标变量。 setMaxDepth(value: Int): RandomForestClassifier:设置决策树的最大...
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...
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 ...
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...
class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, crite-rion=’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, bootstrap=True,
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...
fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier# 这里均使用默认参数rfc = RandomForestClassifier()# 训练模型rfc.fit(train_features, train_labels) estimators_属性中存储了训练出来的所有的子分类器,来看下子分类器的个数: >>>len(rfc.estimators_)100 ...
rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=30,oob_score=True)rfc=rfc.fit(wine.data,wine.target)rfc.oob_score_四.重要属性和接口随机森林的接口与决策树完全一致，因此依然有四个常用接口：apply,fit,predict和score。除此之外，还需要注意随机森林的predict_proba接口，这个接口返回每个测试样本对应的被...