X, y = shuffle(X, y, random_state=7) # X, y = random.shuffle(X, y) num_training = int(0.9 * len(X)) X_train, y_train = X[:num_training],y[:num_training] X_test, y_test = X[num_training:],y[num_training:] rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, max_...
predict.all判断是否保留所有的预测器。 randomForest(x, y=NULL, xtest=NULL, ytest=NULL, ntree=500, mtry=if (!is.null(y) && !is.factor(y)) max(floor(ncol(x)/3), 1) else floor(sqrt(ncol(x))), replace=TRUE, classwt=NULL, cutoff, strata, sampsize = if (replace) nrow(x) else...
1. 导入包 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.imputeimportSimpleImputer#impute模块中的SimpleImputer用来填补缺失值fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor 2. 以波士顿数据集为例,导入完整的数据集并探索 dataset = load_boston() #标签是...
使用RandomForestRegressor,需先导入相关模块: ```。 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor。 ```。 接着,可以使用以下语句创建模型对象: ```。 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=10, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=0)。 ```。 其中,n_estimators是要建立的决策树...
在scikit-learn中,RF的分类器是RandomForestClassifier,回归器是RandomForestRegressor。RF的参数也包括两部分,第一部分是Bagging框架的参数,第二部分是一棵CART决策树的参数。具体的参数参考随机森林分类器的函数原型: sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion='gini',max_depth=None,min_sample...
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...
RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion=’gini’,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,bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=None,random_state=None...
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"。
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...
本文简要介绍python语言中sklearn.ensemble.RandomForestRegressor的用法。 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=No...