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...
写成python的代码就是如下所示 >>> from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier >>> X = [[0, 0], [1, 1]] >>> Y = [0, 1] >>> clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10) >>> clf = clf.fit(X, Y) 1. 2. 3. 4. 5. 我们暂且不管n_estimators=10这个语句 继续按照我们...
简介: Python实现随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.定义问题 在电子商务领域,现在越来越多的基于历史采购数据、订单数据等,进行销量的预测;本模型也是基于电商的一些历史数据进行...
numpy numpy(Numerical Python)提供了python对多维数组对象的支持:ndarray,具有矢量运算能力,快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 pandas pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 S...
path ='F:/python/泰坦尼克/input/'train_df = pd.read_csv(path +'train.csv') age_df = train_df[['Age','Fare','Parch','SibSp','Pclass']]# 乘客分成已知年龄和未知年龄两部分known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].values ...
网格搜索会遍历所有可能的参数组合,而随机搜索则会在参数空间中随机选择样本进行搜索。由于网格搜索的计算成本可能非常高,特别是对于具有多个参数的模型,因此在实际应用中,随机搜索往往更受欢迎。 以下是一个使用GridSearchCV进行网格搜索的示例: python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn....
deftest_RandomForestRegressor_num(*data):'''测试 RandomForestRegressor 的预测性能随 n_estimators 参数的影响'''X_train,X_test,y_train,y_test=data nums=np.arange(1,100,step=2) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1) testing_scores=[] ...
```python # 创建Random Forest Regressor模型 model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5) ``` 在这个示例中,我们选择了100个决策树作为模型的一部分,并指定了每个决策树的最大深度为5、这些参数可以根据数据集的特点和具体问题进行调整。 创建模型后,我们可以使用训练数据对模型进行训练: ``...
我们将使用Python中的scikit-learn库来实现。 fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.metricsimportmean_squared_error # 加载数据集 X, y=load_dataset() # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test=train_test...