04 12 scikit learn庫之隨機森林

2022-04-29 15:00:07 字數 4235 閱讀 3832

目錄二、randomforestregressor

更新、更全的《機器學習》的更新**,更有python、go、資料結構與演算法、爬蟲、人工智慧教學等著你:

本文主要介紹隨機森林的兩個模型randomforestclassifierrandomforestregressor,這兩個模型調參包括兩部分,第一部分是bagging框架,第二部分是cart決策樹的引數。本文會詳解介紹randomforestclassifier模型,然後會對比著講解randomforestregressor模型。

接下來將會討論上述兩者的區別,由於是從官方文件翻譯而來,翻譯會略有偏頗,有興趣的也可以去scikit-learn官方文件檢視

randomforestclassfier模型主要解決分類問題,其他也沒啥好說的。

from sklearn.ensemble import randomforestclassifier

from sklearn.datasets import make_classificationx, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,

n_informative=2, n_redundant=0, random_state=0, shuffle=false)

clf = randomforestclassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)

clf.fit(x, y)

randomforestclassifier(bootstrap=true, class_weight=none, criterion='gini',

max_depth=2, max_features='auto', max_leaf_nodes=none,

min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=none,

min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,

min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=100, n_jobs=none,

oob_score=false, random_state=0, verbose=0, warm_start=false)

print(clf.feature_importances_)
[0.14205973

0.76664038

0.0282433

0.06305659]

print(clf.predict([[0, 0, 0, 0]]))
[1]
decision_path(x[, check_input]):返回樣本x在樹中的決策路徑。

fit(x,y):把資料放入模型中訓練模型。

get_params([deep]):返回模型的引數,可以用於pipeline中。

predict(x):**樣本x的分類類別。

predict_log_proba(x):返回樣本x在各個類別上對應的對數概率。

predict_proba(x):返回樣本x在各個類別上對應的概率。

score(x,y):基於報告決定係數r2

' role="presentation" style="position: relative">r2r

2評估模型。

set_prams(**params):建立模型引數。

randomforestregressor模型相比較randomforestclassifier模型解決回歸問題。

目錄二、randomforestregressor

更新、更全的《機器學習》的更新**,更有python、go、資料結構與演算法、爬蟲、人工智慧教學等著你:

本文主要介紹隨機森林的兩個模型randomforestclassifierrandomforestregressor,這兩個模型調參包括兩部分,第一部分是bagging框架,第二部分是cart決策樹的引數。本文會詳解介紹randomforestclassifier模型,然後會對比著講解randomforestregressor模型。

接下來將會討論上述兩者的區別,由於是從官方文件翻譯而來,翻譯會略有偏頗,有興趣的也可以去scikit-learn官方文件檢視

randomforestclassfier模型主要解決分類問題,其他也沒啥好說的。

from sklearn.ensemble import randomforestclassifier

from sklearn.datasets import make_classificationx, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,

n_informative=2, n_redundant=0, random_state=0, shuffle=false)

clf = randomforestclassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)

clf.fit(x, y)

randomforestclassifier(bootstrap=true, class_weight=none, criterion='gini',

max_depth=2, max_features='auto', max_leaf_nodes=none,

min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=none,

min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,

min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=100, n_jobs=none,

oob_score=false, random_state=0, verbose=0, warm_start=false)

print(clf.feature_importances_)
[0.14205973

0.76664038

0.0282433

0.06305659]

print(clf.predict([[0, 0, 0, 0]]))
[1]
decision_path(x[, check_input]):返回樣本x在樹中的決策路徑。

fit(x,y):把資料放入模型中訓練模型。

get_params([deep]):返回模型的引數,可以用於pipeline中。

predict(x):**樣本x的分類類別。

predict_log_proba(x):返回樣本x在各個類別上對應的對數概率。

predict_proba(x):返回樣本x在各個類別上對應的概率。

score(x,y):基於報告決定係數r2

' role="presentation" style="position: relative">r2r

2評估模型。

set_prams(**params):建立模型引數。

randomforestregressor模型相比較randomforestclassifier模型解決回歸問題。

04 12 scikit learn庫之隨機森林

目錄二 randomforestregressor 人工智慧從入門到放棄完整教程目錄 本文主要介紹隨機森林的兩個模型randomforestclassifier和randomforestregressor,這兩個模型調參包括兩部分,第一部分是bagging框架,第二部分是cart決策樹的引數。本文會...

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