官方英文文档地址:https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestRegressor.html#sklearn.ensemble.RandomForestRegressor class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100, *, criterion='squared_error', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, mi...
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 ...
randomforestregressor参数 RandomForestRegressor参数: 1. n_estimators:整数值,表示森林中树的数量,默认值为10。 2. criterion:字符串值,表示用于拟合每个决策树的损失函数,可选的值为"mse"(均方误差)、"mae"(平均绝对误差)、"friedman_mse"(Friedman的均方误差)和"mape"(平均绝对百分比误差),默认值为"mse"。
0 I was trying to use random forest regressor, but there is an error message at the rf line from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor from pyspark.ml.feature import VectorIndexer from pyspark.ml.feature import VectorAssembler va = VectorAssembler().setInputCols(diamonds_df_xformed....
内容提示: EL 之之 RF(RFR) :利用 RandomForestRegressor 对回归问题( 实数值评分预测) 建模(调调 2 参) 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 目录 输出结果 设计思路 核心代码 文档格式:DOCX | 页数:6 | 浏览次数:39 | 上传日期:2020-08-24 ...
regr = RandomForestRegressor(#n_estimators=50, #max_features=32, #random_state=1 ) regr = regr.fit(X_train,y_train) # 输出预测结果 y_pred = regr.predict(X_test) y_pred # 将预测结果输出到文件中 y_pred=pd.DataFrame(y_pred)
我只是想做一个简单的 RandomForestRegressor 示例。但是在测试准确性时我得到了这个错误 > /Users/noppanit/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/metrics/classification.pyc > > ``` > > in accuracy_score(y_true, y_pred, normalize, sample_weight) 177 178 # 计算每个可能表示的准确度 --> ...
我使用的是RadomForestRegressor()类进行回归预测,评价指标使用了metrics.roc_auc_score(),之后就报错了: ValueError: continuous is not supported 意思是该方法不支持连续值,之后查了一下,可能是因为将分类的评价方法用到了回归上导致了错误。 之后改为了metrics.mean_absolute_error(),问题解决。
创建`RandomForestClassifier`或`RandomForestRegressor`实例,并设置参数,如树的数量`n_estimators`,树的最大深度`max_depth`等。```python # 分类问题 rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)# 回归问题 # rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_...
关于RandomForestRegressor,补全null数值 RandomForest的分类类是RandomForestClassifier,而RandomForestRegressor属于回归类 参数 - n_estimators也就是弱学习器的最大迭代次数,或者说最大的弱学习器的个数,默认是10。一般来说n_estimators太小,容易欠拟合,n_estimators太大,又容易过拟合,一般选择一个适中的数值- n_...