sys.path.append('../day5') #(..代表上一级目录)把目录加入到环境变量里,再导入模块,就可使用该模块 sys.path.insert(0,r'd:\python自动化\byz-code\day5') #加到环境变量首个文件内 # import my_random #day5目录下的一个ptyhon文件 sys.argv #来获取命令行里面运行python文件 (文件名不要用中文...
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...
(trainingData, testData) = data.randomSplit([0.7, 0.3]) # Train a RandomForest model. rf = RandomForestRegressor(featuresCol="indexedFeatures") # Chain indexer and forest in a Pipeline pipeline = Pipeline(stages=[featureIndexer, rf]) # Train model. This also runs the indexer. model = pip...
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...
一、基于原生Python实现随机森林(Random Forest) 随机森林(Random Forest)是一种基于决策树的集成学习算法,由 Leo Breiman 和Adele Cutler 在2001年提出。它将多个决策树组合起来进行预测,以提高预测的准确性和稳定性。 随机森林的基本思想是通过随机选择特征子集和随机采样数据子集,构建多个决策树,然后使用每个决策树的...
监督学习-随机森林回归(Random Forest Regression) 随机森林回归是一种 基于集成学习的算法,通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行集成来进行回归任务。随机森林回归的核心思想是通过串联组合多个决策树来形成一个强大的模型。每个决策… 芝士熊猫奶盖 一文看懂随机森林 - Random Forest(附 4 个构造步骤+10 个优缺点...
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回归公式是Python中一种强大的回归算法,它通过构建多个决策树来预测连续型变量。它的应用场景包括预测连续型变量、处理高维数据和特征选择以及处理非线性关系。随机森林的优势在于预测准确性高、鲁棒性强和可解释性好。通过深入理解RandomForestRegressor回归公式的原理和应用,我们可以更好地应用它来解决...
通过训练，RandomForestClassifier模型的性能较强，模型训练和验证结果相近，未出现严重过拟合和欠拟合现象。因此，根据“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种属性的特征值，使用RandomForestClassifier算法模型，预测燃气灶维修方式的方法是可行的，而且模型准确率较高。通过这种方法，为降低电器厂商维修成本，增加...