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...
(0.0, Vectors.sparse(1, [], []))], ["label", "features"]) >>> stringIndexer = StringIndexer(inputCol="label", outputCol="indexed") >>> si_model = stringIndexer.fit(df) >>> td = si_model.transform(df) >>> rf = RandomForestClassifier(numTrees=3, maxDepth=2, labelCol="index...
RandomForestClassifier用于Spark ML分类任务，封装在特定类中，支持数据处理与模型训练过程的关键方法。可调整参数优化模型表现，例如特征选择与决策树设置。模型通过构建包含数据转换与训练的Pipeline流程实现自动训练。以下为基本示例代码：1. 加载数据集并构建特征向量和标签索引。2. 将数据集划分为训练集与测...
Notice that, by default Optuna tries to minimize the objective function, since we use native log loss function to maximize the Random Forrest Classifier, we add another negative sign in in front of the cross-validation scores. 4. Run the Optuna trials to find the best hyper parameter configura...
Random forest is an ensemble of decision trees, a problem-solving metaphor that’s familiar to nearly everyone. Decision trees arrive at an answer by asking a series of true/false questions about elements in a data set. In the example below, to predict a person's income, a decision looks...
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。
import numpy as np from cuml.ensemble import RandomForestClassifier as cuRFC X = np.random.normal(size=(10,4)).astype(np.float32) y = np.asarray([0,1]*5, dtype=np.int32) cuml_model = cuRFC(max_features=1.0, n_bins=8, n_estimators=40) cuml_model.fit(X,y) cuml_predict = ...
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...
python sklearn RandomForestClassifier 参数 scikit-learn是Python中的一个全能的机器学习库。 示例代码1: #为了使用内置的数据集,我们得先加载scikit-learn库,库的模块里包含着各种各样的函数。 from sklearn.datasets import load_iris,load_boston,make_classification,make_circles,make_moons...
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...