r=sm.r2_score(test_y,pred_y) print('normal:',r) model2=st.DecisionTreeRegressor(max_depth=4) model3=se.AdaBoostRegressor(model2,n_estimators=400,random_state=7) model3.fit(train_x,train_y) pred_test_y_2=model3.predict(test_x) r=sm.r2_score(test_y,pred_test_y_2) print('r2...
model1=RandomForestClassifier(n_estimators=1,max_depth=1)#初始参数设定model1.fit(x_train,y_train) Step5.模型评价-随机森林 what 模型评估? 分类问题,model.score->accuracy_score 回归问题,model.score->r2_score deftrain_score(model,x_train,y_train):print("训练集上评分:",round(model.score(x_...
# 需要导入模块: from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor [as 别名]# 或者: from sklearn.ensemble.RandomForestRegressor importscore[as 别名]deftest_boston():"""Check consistency on dataset boston house prices."""forcin("mse",):# Random forestclf = RandomForestRegressor(n_estimators=5,...
print(f"Testing Accuracy: {test_score}") # 计算加权的Precision, Recall, F1分数 precision, recall, f1, _ = precision_recall_fscore_support(Y_test, pred_y_test, average='weighted') print(f"Weighted Precision: {precision}") print(f"Weighted Recall: {recall}") print(f"F1 Score: {f1}"...
Python的sklearn中的RandomForestRegressor使用详解 一、引言 随机森林回归(Random Forest Regression)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并输出它们的预测结果的平均值来进行回归预测。这种方法在处理高维数据时表现出色,并且能够处理特征之间的相互作用。在Python中,我们可以通过scikit-learn库中的RandomForestRegressor...
第二个在训练过程中看到80%的数据并给0.6打分。如果交叉验证拆分的数量相同，则结果应更加一致。
/*polar4ai*/SELECT dx1,dx2 FROM EVALUATE(MODEL randomforestreg1, SELECT * FROM db4ai.testdata1 LIMIT 10) WITH (x_cols = 'dx1,dx2',y_cols='y',metrics='r2_score'); 模型預測 /*polar4ai*/SELECT dx1,dx2 FROM PREDICT(MODEL randomforestreg1, SELECT * FROM db4ai.testdata1...
scores = cross_val_score(clf, X, y) print(scores.mean()) 运行结果: 0.979408793821 0.999607843137 0.999898989899 1 2 3 2.3 随机森林回归器regressor-实现特征选择 #随机森林2 from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor ...
三、随机森林与集成学习的关系 四、什么是Bagging 4.1 核心思想及过程 4.2 复现Bagging过程 五、随机...
随机森林回归算法(Random Forest Regression)是随机森林(Random Forest)的重要应用分支。随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征,建立多棵相互不关联的决策树,通过并行的方式获得预测结果。每棵决策树都能通过抽取的样本和特征得出一个预测结果,通过综合所有树的结果取平均值,得到整个森林的回归预测结果。 使用场景 随机森...