#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)...
predict.all判断是否保留所有的预测器。 randomForest(x, y=NULL, xtest=NULL, ytest=NULL, ntree=500, mtry=if (!is.null(y) && !is.factor(y)) max(floor(ncol(x)/3), 1) else floor(sqrt(ncol(x))), replace=TRUE, classwt=NULL, cutoff, strata, sampsize = if (replace) nrow(x) else...
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...
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#...
对随机森林的工作原理有了初步了解后,让我们开始写代码吧。数据集还是使用【Kaggle】房价预测模型在房产投资场景的应用的数据,为了验证模型的准确性,用sklearn的随机森林模型(RandomForestRegressor)作为对标模型。 首先,为了简化模型,我只用"OverallQual"和"GrLivArea"这两列数据,也就是说,模型现在只需要处理2个特征。
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...
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. 创建数据集 对于分类问题，可以使用`make_...
2.2随机森林的实现fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorboston=load_boston()regressor=RandomForestRegressor(n_estimators=120,random_state=200)cross_val_score(regressor,boston.data,boston.target,cv=10,...
RandomForestRegressor:回归树 RandomForestClassifier类的原型如下: RandomForestClassifier(n_estimators=100, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, ...
deftest_RandomForestRegressor_num(*data):'''测试 RandomForestRegressor 的预测性能随 n_estimators 参数的影响'''X_train,X_test,y_train,y_test=data nums=np.arange(1,100,step=2) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1) testing_scores=[] ...