本篇推文向大家分享R语言随机森林回归(Random Forest Regression)的实现,同时计算模型和变量显著型,绘制带有显著性标注的变量重要性条形图。 1加载相关包 library(randomForest) # 进行随机森林回归 library(datasets) # 提过示例 library(tidyverse) # 数据整理、绘图 library(rfPermute) # 检验变量显著性 library(A3)...
我们将使用该数据集来训练随机森林模型,并使用该模型对新的房屋特征进行房价预测。 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#...
tokenized_datasets = raw_datasets.map(tokenize_function, batched=True) #获取数据集中的一部分,进行训练(非必须,主要是快) small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(1000)) small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(1000))...
1. 导入包 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.imputeimportSimpleImputer#impute模块中的SimpleImputer用来填补缺失值fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor 2. 以波士顿数据集为例,导入完整的数据集并探索 dataset = load_boston() #标签是...
regr.fit(X_train,y_train)print("Traing Score:%f"%regr.score(X_train,y_train))print("Testing Score:%f"%regr.score(X_test,y_test))#获取分类数据X_train,X_test,y_train,y_test=load_data_regression()#调用 test_RandomForestRegressortest_RandomForestRegressor(X_train,X_test,y_train,y_test...
RandomForestRegressor 基础 1.导入模块,创建模型 import matplotlib.pyplot as plt #可视化图形库 import numpy as np #numpy多维数值操作库 import pandas as pd #pandas数据分析库 from sklearn import datasets, cross_validation, ensemble #sklearn机器学习库 ...
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...
RandonForestRegressor中文叫做随机森林回归模型。 本文使用的数据集是波士顿房价数据集,可以使用sklearn,datasets库中的load_boston方法直接获取数据。 0.打开jupyter notebook 不知道怎么打开jupyter notebook的朋友请查看我的入门指南文章:https://cloud.tencent.com/developer/article/1331843 ...
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...
【Python】基于Python的回归随机森林(RandomForestRegression)1:生成折线图与散点图(附代码) 数据 我存为.xlsx格式,可以直接读取。 一行是一个样本,前17个为特征(自变量),最后一个是目标变量(因变量)。 我们进行回归预测通常就是通过一个样本的特征来预测目标变量。