foriTreesinnTreeList: # depth = None # depth=6 #---▲▲▲ depth=10#---☆☆☆ maxFeat=4#try tweaking wineRFModel=ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=iTrees,max_depth=depth,max_features=maxFeat, oob_score=False,random_state=531) wineRFModel.fit(xTrain,yTrain) prediction=wineRFMod...
【摘要】 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) #---▲☆▲☆▲for iTrees in ... EL之RF(RFR):利用RandomForestRegressor对回归问题(实数值评分预测...
rfr = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=2000, n_jobs=-1)# fit到RandomForestRegressor之中rfr.fit(X, y)# 用得到的模型进行未知年龄结果预测predictedAges = rfr.predict(unknown_age[:,1:])# 用得到的预测结果填补原缺失数据train_df.loc[ (train_df.Age.isnull()),'Age'] = pre...
简介:EL之RF(RFR):利用RandomForestRegressor对回归问题(实数值评分预测)建模(调2参) 输出结果 设计思路 核心代码 mseOos = [] nTreeList = range(100, 1000, 100) #---▲☆▲☆▲ for iTrees in nTreeList: # depth = None # depth=6 #---▲▲▲ depth=10 #---☆☆☆ maxFeat = 4 #try tw...
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:40 | 上传日期:2020-08-24 ...
RandomForestClassifier 随机森林基本原理 随机森林是一种bagging算法。bagging是一种随机采样(bootsrap)算法,与boosting不同,bagging弱学习器之间没有依赖关系,bagging通过采样训练不同的模型,然后进行组合。随机森林通过采样训练不同的决策树模型,然后进行组合。
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
python3 学习机器学习api 使用了三种集成回归模型 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: 1fromsklearn.datasetsimportload_boston2fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split3fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler4fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor, ExtraTreesRegressor, Gr...
().prediction 0.5 >>> rfr_path = temp_path + "/rfr" >>> rf.save(rfr_path) >>> rf2 = RandomForestRegressor.load(rfr_path) >>> rf2.getNumTrees() 2 >>> model_path = temp_path + "/rfr_model" >>> model.save(model_path) >>> model2 = RandomForestRegressionModel.load(model...
learn.datasetsimportload_boston#调用波士顿房价数据集X1,y1=load_iris(return_X_y=True)#获取X,y数据X2,y2=load_boston(return_X_y=True)#获取X,y数据rfc=RandomForestClassifier()#初始化一个随机森林分类模型rfr=RandomForestRegressor()#初始化一个随机森林回归模型rfc.fit(X1,y1)#fit函数用于训练rfr.fit...