# 创建随机森林分类器 rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42) # 训练模型 rf_classifier.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = rf_classifier.predict(X_test) # 预测结果图 y_test = y_test.to_numpy() plt.figure(figsize=(5, 4)) plt.plot(...
PREDICT_RF_CLASSIFIER对输入关系应用随机森林模型。PREDICT_RF_CLASSIFIER 返回 VARCHAR 数据类型,指定以下几项之一,具体取决于 type 参数的设置方式:预测类(基于公民投票) 每个输入实例的类概率。注意 仅根据森林中决策树的公民投票选择预测类。因此,在特殊情况下,预测类的计算概率可能不是最高的。
rf_classifier.fit(X_train, y_train)# 对于回归问题 # rf_regressor.fit(X_train, y_train)```### 6. 进行预测 使用训练好的模型在测试集上进行预测。```python y_pred = rf_classifier.predict(X_test)# 对于回归问题 # y_pred = rf_regressor.predict(X_test)```### 7. 评估模型 使用不同...
RF_CLASSIFIER ( 'model‑name', input‑relation, 'response‑column', 'predictor‑columns' [ USING PARAMETERS [exclude_columns = 'excluded‑columns'] [, ntree = num‑trees] [, mtry = num‑features] [, sampling_size = sampling‑size] [, max_depth = depth] [, max_breadth =...
对于Bagging算法而言:每个基学习器是随机抽样,只用到数据的63.2%, 剩下的36.8% 的样本可以 用作验证集来对泛化性能进行“包外估计”(out of bag estimate) """ model = RandomForestClassifier() model.fit(X, y) y_pred = model.predict(X) print(roc_auc_score(y, y_pred)) # 1 Kaggle心脏病预测...
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_features='sqrt', random_state=42) clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) print("分类准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred)) 回归示例: data = load_xxx() #自己定义数据集 ...
# Train a random forest modelrf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1)rf.fit(X_train, y_train) # Get baseline accuracy on test database_acc = accuracy_score(y_test, rf.predict(X_test)) # Initialize empty list to store importancesimportances = [] ...
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 创建随机森林模型rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)rf.fit(X_train,y_train)# 预测y_pred=rf.predict(X_test)# 输出分类性能print(classification_report(y_test,y_pred))print("准确率...
clf1 = RandomForestClassifier(n_estimators=500, n_jobs=-1, max_depth=5, oob_score=True, random_state=42) clf1.fit(X_train, Y_train) # 预测测试集上的标签 pred_y_test = clf1.predict(X_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2、Sentosa_DSML社区版 ...
# 训练随机森林分类器clf1=RandomForestClassifier(n_estimators=500,n_jobs=-1,max_depth=5,oob_score=True,random_state=42)clf1.fit(X_train,Y_train)# 预测测试集上的标签pred_y_test=clf1.predict(X_test) 2、Sentosa_DSML社区版 连接随机森林分类模型,设置模型参数,并执行。