model.fit(X_train, y_train) print model.predict(X_test) print zip(X_train.columns, model.feature_importances_) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 调用RandomForestClassifier时的参数说明: n_estimators:指定森林中树的颗数,越多越好,只是不要超过内存; crit...
model = RandomForestClassifier(n_estimators=80,min_samples_leaf=20,max_features='sqrt',random_state=10,max_depth=13,oob_score=True) model = RandomForestClassifier(n_estimators=80,min_samples_split=100,min_samples_leaf=20,max_features='sqrt',random_state=10,max_depth=60,oob_score=True) cla...
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.model_selection import train_test_split datas ...
9 fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiertrainSet,trainLabel,testSet,testLabel=getFuturesDataSet(npyPath,0.67)model=RandomForestClassifier(bootstrap=True,random_state=0) model.fit(trainSet,trainLabel) #降维 # x_pca_test = pca.fit_transform(x_test) result=model.predict(np.array(testSet))...
model = se.RandomForestRegressor(max_depth=10, n_estimators=1000, min_samples_split=2) 案例:分析共享单车的需求,从而判断如何进行共享单车的投放。 1.读取数据 bike_day.csv 2.整理输入集和输出集 划分测试集与训练集 3.选择模型---随机森林,训练模型 4...
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0) model.fit(X_train, y_train)2....
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_wine # 导入数据集: wine = load_wine() wine.data wine.target # 建模的基本流程: from sklearn.model_selection import train_test_split Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,...
导入需要的库 #导入乳腺癌数据集 from sklearn.datasets import load_breast_cancer #导入随机森林分类器 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #选择模型搜寻中的网格搜寻 from sklearn.model_selection import GridSearchCV #选择模型搜寻中的交叉验证 from sklearn.model_selection import cross_val_...
由代码可以看到,我们首先建立一个随机森林模型random_forest_model_test_base,并将其带入到RandomizedSearchCV中;其中,RandomizedSearchCV的参数组合就是刚刚我们看的random_forest_hp_range,n_iter就是具体随机搭配超参数组合的次数(这个次数因此肯定是越大涵盖的组合数越多,效果越好,但是也越费时间),cv是交叉...
随机森林(RandomForest,简称RF)是集成学习bagging的一种代表模型,随机森林模型正如他表面意思,是由若干颗树随机组成一片森林,这里的树就是决策树。 在GBDT篇我们说了GBDT和Adaboost的不同,那么RF和GBDT又有什么异同呢?主要有以下两点: 模型迭代方式不同,GBDT是boosting模型,RF是bagging模型。