fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor boston=load_boston() regressor= RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=0) cross_val_score(regressor, boston.data, boston.target, cv=10,scoring="neg_mean_square...
用法: classsklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100, *, criterion='squared_error', 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, bootstrap=True, oob_score=False, ...
fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor # 获取数据集 boston=load_boston() x=boston.data y=boston.target # 建模 regressor=RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=0) # 交叉验证 cross_score=cross_val_score(regressor,x,y,cv=10,scori...
randomforestregressor参数详解 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...
对于随机森林RandomForestRegressor,是由一颗颗树生成的,严格意义上说,随机森林的参数是包含树 的参数的,由于上面解释了树,下面只解释RandomForestRegressor的参数: from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor ``` 接下来,我们需要准备我们的数据集。Random Forest Regressor可以处理具有多个特征和一个连续目标变量的数据。因此,我们需要将数据集分为特征集和目标变量。特征集包含所有用于预测目标变量的特征,而目标变量则是我们要预测的连续值。以下是一个简单的数据集示例: ...
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...
importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_error# 1. 加载数据集boston=load_boston()X=boston.datay=boston.target# 转换为DataF...
机器学习中很多训练模型通过融合方式都有可能使得准确率等评估指标有所提高，这一块有很多问题想学习，...
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...