model.fit(train_x,train_y) #训练 pred_y=model.predict(test_x) 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.p...
随机森林回归并没有predict_proba这个接口，因为对于回归来说，并不存在一个样本要被分到某个类别的概率问题，因此没有predict_proba这个接口。2.2随机森林的实现fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorboston=load_...
#起始行数2,结束行数121,训练集=测试集,特征数量17,不打乱样本集 MSE = regression_method(model_RandomForestRegressor) #括号内填上方法,并获取MSE print('———') IncMSE(MSE,x_test,y_test,17,50,model_RandomForestRegressor) #特征数17,x测试集,y测试集,随机求IncMSE次数30次(输出结果为其平均值)...
### 1. 导入必要的库 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, RandomForestRegressor from sklearn.datasets import make_classification, load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np ```### 2. 创建...
(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 3. 初始化随机森林回归模型rf=RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=42)# 4. 在训练集上拟合模型rf.fit(X_train,y_train)# 5. 在测试集上进行预测y_pred=rf.predict(X_test)# 6. 评估模型性能mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)rmse=np...
RandomForestRegressor模型导入 怎么导入random模块 模块,其实就是一个python文件。 标准模块: 是指python自带的这些模块,直接import 就能用的。例如string ,random, datetime, os ,json, sys 1)string 模块 (参看新手学习python(三)字符串方法) 2)random 随机模块(生成随机数相关的函数)...
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 1.2 数据导入前的预览 有些竞赛的数据体量巨大,当我们读入 pandas 之后再处理,会大大增加数据处理的时间,因此我们可以选在在 terminal 里面先查阅一下文档的情况。在 notebook 里面使用 ! 可以直接在 cell 里面使用 terminal 的命令行。
现在,我们可以创建一个Random Forest Regressor模型。要创建模型,我们需要指定一些参数,例如树的数量、树的最大深度等。以下是一个示例: ```python # 创建Random Forest Regressor模型 model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5) ``` 在这个示例中,我们选择了100个决策树作为模型的一部分,并指...
rf=RandomForestRegressor(featuresCol="indexedFeatures") # Chain indexer and forest in a Pipeline pipeline=Pipeline(stages=[featureIndexer, rf]) # Train model. This also runs the indexer. model=pipeline.fit(trainingData) # Make predictions. ...
fromsklearn.ensemble import RandomForestRegressor 1.2 数据导入前的预览 有些竞赛的数据体量巨大,当我们读入pandas之后再处理,会大大增加数据处理的时间,因此我们可以选在在 terminal 里面先查阅一下文档的情况。在 notebook 里面使用 ! 可以直接在 cell 里面使用 terminal 的命令行。