model = RandomForestClassifier(n_estimators=120,min_samples_split=60,min_samples_leaf=20,random_state=8,max_depth=60,oob_score=True) classification_model(model, df, predictor_var, outcome_var) Accuracy:0.7296910817006185% plot: 0.7002486889765908 plot: 0.7004744076662116 plot: 0.7023396002000352 plot: ...
plt.plot(range(10),rf_scores,label = 'Random Forest') plt.plot(range(10),dt_scores,label = 'Decision Tree') plt.legend() plt.show() # 观察弱分类器数量对分类准确度的影响 rf_scores = [] for i in range(1,50): rf = RandomForestClassifier(n_estimators=i) rf_score = cross_val_sc...
plt.plot(range(1,11),rfc_s,label ="RandomForest") plt.plot(range(1,11),clf_s,label ="Decision Tree") plt.legend() plt.show()#===一种更加有趣也更简单的写法===#"""label = "RandomForest" for model in [RandomForestClassifier(n_estimators=25),DecisionTreeClassifier()]: score = cr...
#随机森林(Random Forest)的构建步骤如下： 准备训练数据集；重复步骤（随机选择特征子集；随机采样训练数...
由于具备好的分类能力、可扩展性、易用性等特点,随机森林(random forest)过去十年间在机器学习应用领域获得了广泛的关注。 直观上,随机森林可以视为多棵决策树的集成。 集成学习的基本理念就是将弱分类器集成为鲁棒性更强的模型,即一个能力更强的分类器,集成后具备更好的泛化误差,不易产生过拟合现象。
sklearn中的随机森林分类算法API为sklearn.ensemble.RandomForestClassifier,其常用的参数如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.ensembleimportRandomForestClassifier rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=100,# 随机森林中树木的数量 ...
plt.plot(range(1,201,10),scorel) plt.show()#list.index([object])#返回这个object在列表list中的索引 5. 在确定好的范围内,进一步细化学习曲线 scorel =[]foriinrange(35,45): rfc= RandomForestClassifier(n_estimators=i, n_jobs=-1,
rfc=RandomForestClassifier() rfc.fit(x_train,y_train) 查看预测准确度: pred_2=rfc.predict(x_test) score_2=accuracy_score(y_test,pred_2) print(score_2) 可以发现随机森林模型的预测准确度大大优于其余两者。 用Seaborn进行可视化 使用violinplot进行可视化,分析年份和酒店预定取消率的关系图: ...
importLinearRegression>>>fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor>>>X, y = make_friedman1()>>>est1 = LinearRegression().fit(X, y)>>>est2 = RandomForestRegressor().fit(X, y)>>>disp1 =plot_partial_dependence(est1, X,...[1,2])>>>disp2 =plot_partial_dependence(est2, X, [...
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean...