测试RandomForestRegressor 的用法 :param data: 可变参数。它是一个元组,这里要求其元素依次为:训练样本集、测试样本集、训练样本的 值、测试样本的值 :return: None ''' X_train, X_test, y_train, y_test = data regr = ensemble.RandomForestRegressor() regr.fit(X_train, y_train) print("Traing ...
1、Python代码 # 训练随机森林回归器regressor=RandomForestRegressor(n_estimators=500,max_depth=10,random_state=64,n_jobs=-1)regressor.fit(X_train,Y_train)# 预测测试集上的标签y_pred=regressor.predict(X_test) 2、Sentosa_DSML社区版 连接随机森林回归算子,设置随机森林算子的参数配置。 执行得到随机森林...
plt.ylim((0,1)) plt.title('RandomForestRegressionScatterPlot') plt.show() ###4.预设回归方法### ###随机森林回归### from sklearn import ensemble model_RandomForestRegressor = ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=800) #esitimators决策树数量 ###5.设置参数与执行部分### #设置数据参数部...
同时还要记得进行cross_validated(交叉验证),除此之外记得在random forest中,bootstrap=True。但在extra-trees中,bootstrap=False。 2、随机森林python实现 2.1随机森林回归器的使用Demo1 实现随机森林基本功能 #随机森林 from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor...
在Python中,我们使用sklearn库的RandomForestRegressor类来构建随机森林回归器。它具有以下参数: 1. n_estimators:指定用于构建随机森林的决策树数量,默认值为100。 2. criterion:指定用于衡量决策树分裂质量的评价准则,可以是“mse”(均方误差)或“mae”(平均绝对误差),默认值为“mse”。 3. max_depth:指定决策树...
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=[] ...
简介: Python实现随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)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.定义问题 在电子商务领域,现在越来越多的基于历史采购数据、订单数据等,进行销量的预测;本模型也是基于电商的一些历史数据进行...
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)...
RandomForestRegressor是Python中的一个回归算法,它能够通过构建多个决策树来预测连续型变量。本文将详细介绍RandomForestRegressor回归公式的原理和应用。 正文内容: 1. RandomForestRegressor回归公式的基本原理 1.1集成学习的概念 集成学习是一种通过构建多个模型并将它们结合起来来提高预测准确性的方法。RandomForestRegressor...
(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 初始化随机森林回归模型rf_model=RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=42)# 在训练集上拟合模型rf_model.fit(X_train,y_train)# 在测试集上进行预测y_pred=rf_model.predict(X_test)# 计算预测结果的均方根误差(RMSE)rmse=np.sqrt(mean_squared_...