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...
# 把已有的数值型特征取出来形成一个新的数据框 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor age_df = data[['Age','Fare','Parch','SibSp','Pclass']] # 乘客分成已知年龄和未知年龄两部分 known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].as_matrix()# as_matrix()是为了将dataframe格式转为数...
#random forest test from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier ...
python RandomForestClassifier 导出模型 我们将使用Python的随机漫步数据,再使用matplotlib方式将这些数据呈现出来! 随机漫步:每次行走都完全是随机的,没有明确的方向结果是由一系列随机决策决定的。 1、创建RandomWalk()类 创建RandomWalk()类,它随机的选择前进的方向。(需要三个属性)...
Python实现Stacking分类模型(RandomForestClassifier、ExtraTreesClassifier、AdaBoostClassifier、GradientBoostingClassifier、SVC)项目实战
简介: 基于Python实现随机森林分类模型(RandomForestClassifier)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 高质量的产品不仅能很好地满足顾客对产品使用功能的需要,获得良好的使用体验,提升企业形象和商誉,同时能为企业减少...
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...
随机森林是指利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种算法。也就是说随机森林算法是一个包含多个决策树的算法,其输出的类别是由个别决策树输出的类别的众树来决定的。在Sklearn模块库中,与随机森林算法相关的函数都位于集成算法模块ensemble中,相关的算法函数包括随机森林算法:RandomForestClassifier、袋装算法:BaggingCl...
class RandomForestClassifier: def __init__(self, n_trees, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=None): """ :param n_trees: 随机森林包含的决策树数量 :param max_depth: 决策树的最大深度 :param min_samples_split: 决策树中分裂节点所需的最小样本数 :param random_state: 随机种...
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...