predict_proba(x):给出带有概率值的结果。每个点在所有label的概率和为1. predict(x):直接给出预测结果。内部还是调用的predict_proba(),根据概率的结果看哪个类型的预测值最高就是哪个类型。 predict_log_proba(x):和predict_proba基本上一样,只是把结果给做了log()处理。
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 ...
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25) rfc = rfc.fit(Xtrain, Ytrain) rfc.score(Xtest,Ytest) rfc.feature_importances_ rfc.apply(Xtest) rfc.predict(Xtest) rfc.predict_proba(Xtest) 参考:
4、get_params([deep]),得到参数。 5、predict(X[, check_input]),预测。 6、predict_log_proba(X),预测输入样本X的对数概率。 7、predict_proba(X[, check_input]),预测输入样本X的概率。 8、score(X, y[, sample_weight]),返回给定测试数据和标签的平均精度。 9、set_params(**params),设置参数。
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。
# 创建随机森林分类器对象rf=RandomForestClassifier()# 使用训练集进行模型训练rf.fit(X_train,y_train) 使用训练好的模型进行预测: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 使用测试集进行预测y_pred=rf.predict(X_test) 计算预测得分: ...
ypreds = Loaded_model.predict(test) Xgboost做classification的例子: 1)unbalanced问题解决 之前的random forest/svm/LR里面都有class_weight参数,xgboost中类似参数为scale_pos_weight,输入负样本量和正样本量之比。 2)sklearn的predict返回分类,xgboost的predict返回概率 ...
pred_bag = model.fit(X, y).predict(X) print(model.score(X,y)) sns.scatterplot(x='times', y='accel', data=mcycle, alpha=0.6) plt.plot(X, pred_bag, 'b') plt.title('Bagging Estimation') # Alternatively,one could use 'RandomForestRegressor', which by default ...
class_weight=None:各个label的权重。 进行预测可以有几种形式: predict_proba(x):给出带有概率值的结果。每个点在所有label的概率和为1. predict(x):直接给出预测结果。内部还是调用的predict_proba(),根据概率的结果看哪个类型的预测值最高就是哪个类型。
fit(X, y[, sample_weight]) Build a forest of trees from the training set (X, y). get_params([deep]) Get parameters for this estimator. predict(X) Predict class for X. predict_log_proba(X) Predict class log-probabilities for X. ...