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...
# 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) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2、Sentosa_DSML社区版 连接随机森林回归算子,设置随机森林...
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 ...
三、Python实现 其中最常用的是`scikit-learn`库。以下是使用`scikit-learn`中`RandomForestClassifier`和`RandomForestRegressor`两个类的基本步骤：### 1. 导入必要的库 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, RandomForestRegressor from sklearn.datasets import make_classification, load_...
代码: 1fromsklearn.datasetsimportload_boston2fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split3fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler4fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor, ExtraTreesRegressor, GradientBoostingRegressor5fromsklearn.metricsimportr2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error6im...
一.随机森林回归简介classsklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=’warn’,criterion=’mse’,max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=’auto’,max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,boot...
sklearn.ensemble.RandomForestRegressor( n_estimators=10,# 数值型参数,默认值为100,此参数指定了弱分类器的个数。设置的值越大,精确度越好,但是当 n_estimators 大于特定值之后,带来的提升效果非常有限。criterion='mse',# 其中,参数criterion 是字符串类型,默认值为 ‘mse’,是衡量回归效果的指标。可选的还有...
EL之RF(RFR):利用RandomForestRegressor对回归问题(实数值评分预测)建模(调2参) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 mseOos=[]nTreeList=range(100,1000,100)#---▲☆▲☆▲foriTreesinnTreeList:# depth = None# depth=6 #---▲▲▲depth=10#---☆☆☆maxFeat=4#try tweaki...
1.按照规定的cv划分10折验证(手动实现) 数据集描述,第一列为样本归属的K折编号,例如1,代表属于第1折数据集。 RandomForest实现使用 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor。import numpy as np…
LinearRegression and RandomForestRegressor 99% r2NotebookInputOutputLogsComments (0)historyVersion 1 of 1chevron_right Runtime play_arrow 14s Input DATASETS private-dataset Language Python License This Notebook has been released under the Apache 2.0 open source license. Continue exploring Input1 file...