精华内容
下载资源
问答
  • python实现随机森林分类
    2020-11-29 12:56:04

    from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

    from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

    import numpy as np

    from sklearn.datasets import load_iris

    iris=load_iris()

    #print iris#iris的4个属性是:萼片宽度 萼片长度 花瓣宽度 花瓣长度 标签是花的种类:setosa versicolour virginica

    print iris['target'].shape

    rf=RandomForestRegressor()#这里使用了默认的参数设置

    rf.fit(iris.data[:150],iris.target[:150])#进行模型的训练

    #

    #随机挑选两个预测不相同的样本

    instance=iris.data[[100,109]]

    print instance

    print 'instance 0 prediction;',rf.predict(instance[0])

    print 'instance 1 prediction;',rf.predict(instance[1])

    print iris.target[100],iris.target[109]

    返回的结果如下:

    (150,)

    [[ 6.3 3.3 6. 2.5]

    [ 7.2 3.6 6.1 2.5]]

    instance 0 prediction; [ 2.]

    instance 1 prediction; [ 2.]

    2 2

    在这里我有点困惑,就是在scikit-learn算法包中随机森林实际上就是一颗颗决策树组成的。但是之前我写的决策树博客中是可以将决策树给显示出来。但是随机森林却做了黑盒处理。我们不知道内部的决策树结构,甚至连父节点的选择特征都不知道是谁。所以我给出下面的代码(这代码不是我的原创),可以显示的显示出所有的特征的贡献。所以对于贡献不大的,甚至是负贡献的我们可以考虑删除这一列的特征值,避免做无用的分类。

    [python] view plain copy

    from sklearn.cross_validation import cross_val_score, ShuffleSplit

    X = iris["data"]

    Y = iris["target"]

    names = iris["feature_names"]

    rf = RandomForestRegressor()

    scores = []

    for i in range(X.shape[1]):

    score = cross_val_score(rf, X[:, i:i+1], Y, scoring="r2",

    cv=ShuffleSplit(len(X), 3, .3))

    scores.append((round(np.mean(score), 3), names[i]))

    print sorted(scores, reverse=True)

    显示的结果如下:

    [(0.934, 'petal width (cm)'), (0.929, 'petal length (cm)'), (0.597, 'sepal length (cm)'), (0.276, 'sepal width (cm)')]

    这里我们会发现petal width、petal length这两个特征将起到绝对的贡献,之后是sepal length,影响最小的是sepal width。这段代码将会提示我们各个特征的贡献,可以让我们知道部分内部的结构。

    更多相关内容
  • 【项目实战】基于Python实现随机森林分类模型(RandomForestClassifier)项目 资料说明:包括数据集+源代码+Pdf文档说明。 资料内容包括: 1)项目背景; 2)获取数据; 3)数据预处理: (1)导入程序库并读取数据 ...
  • 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+... 预测结果数据如下: 本次机器学习项目实战所需的资料,项目资源如下: 基于Python实现随机森林分类模型(RandomForestClassifier)项目实战-Python文档类资源-CSDN下载

    说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码),如需数据+完整代码可以直接到文章最后获取。

    1.项目背景

          高质量的产品不仅能很好地满足顾客对产品使用功能的需要,获得良好的使用体验,提升企业形象和商誉,同时能为企业减少售后维修成本,增加利润。燃气灶市场已成为继家电市场之后各大电器公司竞争的新战场。某电器公司的燃气灶产品销售额一直在国内处于领先地位,把产品质量视为重中之重,每年都要对其产品质量数据进行分析研究,以期不断完善,精益求精。

    2.获取数据

          本次建模数据来源于某电器公司某月燃气灶质量情况统计数据,记录到的燃气灶故障现象均为“打不着火”,其主要的数据基本统计概况如下:

    特征变量数:8

    数据记录数:1245

    是否有NA值:否

    是否有异常值:否

    去除异常值和NA值后的数据共计1245条,其特征变量详情如下:

    (1)机型:代表所售燃气灶的型号,共计204个型号。

    (2)故障代码:代表燃气灶维修部分的记录,分别代表故障模式、故障模式细分、维修方式、故障名称等。

    (3)故障模式:表示燃气灶故障的基本情况,分为“微动开关坏”、“热电偶坏”、“电极针坏”、“电磁阀坏”、“脉冲器坏”等5种。

    (4)故障模式细分:根据故障基本情况,故障类型又细分为“开裂”、“变形”、“老化”、“调整电极针位置”、“热电偶与电磁阀接触不良”等5种。

    (5)维修方式:根据不同燃气灶的具体情况,采用的维修方式分为“更换”和“未更换”2种。

    (6)故障名称:根据购买和维修之间的时间跨度,分为“保内”和“保外”两种。

    (7)分公司:共有61个分公司负责销售和维修。

    (8)单据类型:针对具体情况,每个维修单类型分为“调试”、“维修”、“改气源”、“其它”等4种。

     

    3.数据预处理

           真实数据中可能包含了大量的缺失值和噪音数据或人工录入错误导致有异常点存在,非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理,得到标准的、干净的、连续的数据,提供给数据统计、数据挖掘等使用。数据预处理通常包含数据清洗、归约、聚合、转换、抽样等方式,数据预处理质量决定了后续数据分析挖掘及建模工作的精度和泛化价值。以下简要介绍数据预处理工作中主要的预处理方法:

    3.1导入程序库并读取数据

    (1)导入程序库:将所用到的程序库导入到Python程序中,如图所示。 

    图程序库导入代码

    (2)读取数据:使用Pandas库中read_excel方法读取Excel数据,并转为DataFrame类型。读取数据代码如图所示:

    3.2数据校验和处理

           通过对原始数据审查和校验,了解数据基本分布、数值类型,处理数据中异常值和缺失值等情况。

    (1)数据替换:原始数据中均以文字记录各项信息,需将文字信息替换成对应的数字代码,方便后期数据挖掘和分析工作。根据故障代码,详细的替换内容如下:

    a)故障模式中,将“微动开关坏”、“热电偶坏”、“电极针坏”、“电磁阀坏”、“脉冲器坏”分别替换为“1”、“2”、“3”、“4”、“5”。

    b)故障模式细分中,将“开裂”、“变形”、“老化”、“调整电极针位置”、“热电偶与电磁阀接触不良”分别替换为“1”、“2”、“3”、“4”、“5”。

    c)维修方式中,将“更换”和“未更换”分别替换为“1”、“2”。

    d)故障名称中,将“保内”、“保外”分别替换为“1”、“2”。

    e)单据类型中,将“调试”、“维修”、“改气源”、“其它”分别替换为为“1”、“2”、“3”、“4”。

    使用Python代码将数据完成替换,图为替换部分代码。 

     

    (2)数据缺失和异常处理:原始数据存在购买日期异常,购买日期记录为1930年,但数据特征变量依然不存在缺失值,异常情况如图所示。

    图数据异常和缺失情况

    通过数据预处理、离散化之后,得到干净的燃气灶维系记录信息,如图所示。

    图 经过预处理后的数据

    (3)数据概览:本部分通过代码对数据进行审查,检查各部分数据类型和数据缺失情况,其数据类型和缺失情况如图所示,处理后的数据不含缺失值。

    4.探索性数据分析

    4.1数据分析

    (1)机型数量分析:在1245条维修记录中,共有209个燃气灶型号。其中,机型为JZT-7B13、JZT.2-9B13、JZT.2-7G02的燃气灶数量最多,分别有167条、102条和95条记录,分别占比14,1%、8.61%、7.67%。

    (2)故障分析:在维修记录中不同部件维修数量不同,其中“电极针坏”的数量占比最多,占全部维修记录的57.43%。“热电偶坏”和“电磁阀坏”的占比次之,分别为21.12%和11.33%。图8为绘制统计图的Python代码,图为故障模式各项占比统计图。

     

                                         图 绘制统计图的Python代码 

    图 故障模式各项统计图

           5种故障模式又分别细分为5项:“开裂”、“变形”、“老化”、“调整电极针位置”、“热电偶与电磁阀接触不良”,分别对5项故障模式统计细分故障模式,统计故障模式细分的Python如图所示,统计结果如图所示。

     

    图 故障模式细分统计

           图中按顺序分别对应“微动开关坏”、“热电偶坏”、“电极针坏”、“电磁阀坏”、“脉冲器坏”等5种故障模式。故障模式中出现“开裂”、“老化”、“变形”的细分故障最多。

            根据燃气灶的5种故障模式,统计各种故障状态的维修方式,统计是否需要更换部件,Python统计维修方式的代码如图所示,其统计结果如图所示。仅当“微动开关坏”时,“未更换”部件的占比高与“更换”部件,其余4种故障模式下,“更换”部件占比均高与“未更换”。 

     

    4.2相关性分析

     

         从上面相关性热力图可以看出,故障模式细分与维护方式为0.6,这个属性相关性比较强,其它都在0.3以下,相关性不强。

    关键代码:

     

    5.特征工程

           根据燃气灶维修记录,通过训练机器学习模型,使之可以根据燃气灶维修记录和是否在保信息,判断所维修的燃气灶是否需要更换故障零件,以期达到动态管理常见故障零部件仓储和调配,减少后续维修工作成本,增加厂商利润。

           在机器学习模型建立过程中,需要有足够的数据用与模型训练和测试。用于机器学习的数据集一般需被划分为“训练集”和“验证集”。训练集数据用于模型训练,调整模型的参数;验证集数据用于验证模型性能,评估模型分类的准确度。训练集数据和验证集数据之间互斥。

           原始数据经过预处理后,剩余干净数据1245条,有4类主要的特征变量:“故障模式”、“故障模式细分”、“维修方式”和“故障名称”。

    5.1哑特征处理

           在此数据中,特征变量中故障名称、单据类型的数值为文本类型,不符合机器学习数据要求,需要进行哑特征处理,变为0 1数值。另外,故障模式、故障模式细分的数值为1、2、3、4、5,在建模时会当成数字进行处理,需要进行哑变量处理,转成0 1数值。

    处理前: 

    处理后:

    关键代码:

    5.2 建立特征数据和标签数据

    维修方式 为标签数据,除 维修方式 之外的为特征数据。关键代码如下:

     

    5.3数据集拆分

    训练集拆分,分为训练集和验证集,80%训练集和20%验证集。关键代码如下:

     

    6.构建随机森林分类模型

          根据数据中“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种变量的特征,预测“维修方式”中是否需要更换零部件。使用RandomForestClassifier算法,用于目标分类。

    6.1模型参数

    编号

    参数

    1

    n_estimators=100

    2

    random_state=0

     关键代码如下:

    7.模型评估

    7.1评估指标及结果

    评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1值等等。

     关键代码如下:

    8.实际应用

          通过训练,RandomForestClassifier模型的性能较强,模型训练和验证结果相近,未出现严重过拟合和欠拟合现象。因此,根据“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种属性的特征值,使用RandomForestClassifier算法模型,预测燃气灶维修方式的方法是可行的,而且模型准确率较高。通过这种方法,为降低电器厂商维修成本,增加企业利润,提高电器公司燃气灶等零部件等产品的物资仓储、运输等工作的运行效率。

    预测结果数据如下:

    本次机器学习项目实战所需的资料,项目资源如下: 基于Python实现随机森林分类模型(RandomForestClassifier)项目实战-Python文档类资源-CSDN下载

    展开全文
  • Python随机森林分类器代码实现
  • 1.前言:本实验采用的是GSR数据,机器学习方法为随机森林 2.GSR数据如下图所示: 3.随机森林代码: import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from ...

    1.前言:本实验采用的是GSR数据,机器学习方法为随机森林

    2.GSR数据如下图所示:

     3.随机森林代码:

    import numpy as np
    import pandas as pd
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    
    a=pd.read_csv('F:/Pycharm/py/data/gsr_fea.csv')#读取数据
    data=np.array(a)#将数据转换
    
    #对数据做分割,data代表数据的名称、(21,)数据中前21行是特征标签赋值给x,最后一样是标签赋值给y
    #axis = 1  代表按列进行分割
    x,y = np.split(data, (21,), axis = 1)
    
    #对数据进行划分为训练集、标签     测试级,标签。并且按照7:3划分。
    x_train, x_test, y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size = 0.3)
    
    # 将随机森林分类器实例化
    clf2 = RandomForestClassifier(max_depth=8, min_samples_split=16, n_estimators=200)
    clf2.fit(x_train,y_train)  #输入训练集和标签到分类器中
    
    #输入测试集进行评分
    score=clf2.score(x_test, y_test)
    print(score)

    情绪识别正确率只有70%左右

    4.随机森林全部代码:

    import pandas as pd
    path = 'C:\\Users\\Cara\\Desktop\\case.csv'
    rawdata = pd.read_csv(path,encoding = 'gbk')#字段名为中文,编码方式指定为gbk
    print(rawdata.head())#查看前几行数据
    
    #查看数据基本情况
    rawdata.describe()
    
    #查看目标列(isrun)的频数分布
    print(rawdata.isrun.value_counts())
    
    #为了便于后续算法运算,将isrun中的FALSE改为0,TRUE改为1
    rawdata['isrun'] = rawdata['isrun'].astype(str).map({'False.':0,'True.':1})
    print(rawdata.isrun.value_counts())
    
    #构造特征集和标签集
    x = rawdata.drop('isrun',axis = 1)
    y = rawdata['isrun']
    
    #划分出训练集和测试集
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size = 0.3,random_state=0)
    x_train.shape#查看训练集数据量
    x_test.shape#查看测试集数据量
    
    #使用随机森林进行分类
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    rfc = RandomForestClassifier()#使用默认参数将随机森林分类器实例化
    rfc.fit(x_train,y_train)#模型拟合
    
    #模型效果评价
    #评分方法1:
    score1 = rfc.score(x_test,y_test)#查看拟合出的分类器在测试集上的效果
    print(score1)
    
    #评分方法2:
    from sklearn.metrics import roc_auc_score
    proba = rfc.predict_proba(x_test)#使用分类器预测测试集中每个样本属于0和1的概率
    score2 = roc_auc_score(y_test,proba[:,1])
    print(score2)
    
    #评分方法3:
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    score3 = cross_val_score(rfc,x_train,y_train,scoring='accuracy',cv = 3)
    print(score3)
    print(score3.mean())#整体平均得分
    
    #预测
    rfc.predict(x_test)#使用分类器预测测试集的类别
    
    #特征重要性
    importance = rfc.feature_importances_#查看各个特征列的重要性
    col = rawdata.columns#查看数据框的全部字段名(包括isrun),返回格式为Index
    import numpy as np
    re = pd.DataFrame({'特征名':np.array(col)[:-1],'特征重要性':importance}).sort_values(by = '特征重要性',axis = 0,ascending = False)
    print(re)
    
    #参数调优
    #先调n_estimators,即随机森林中树的棵数
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    num_estimator = {'n_estimators':range(50,300,50)}#随机森林中树的棵数,以50为起点,50为步长,最多为300棵树
    gs1 = GridSearchCV(estimator = rfc,param_grid = num_estimator,scoring = 'roc_auc',cv = 3)
    gs1.fit(x_train,y_train)
    print(gs1.best_estimator_)#查看最佳分类器对应的得分
    print(gs1.best_score_)#查看最佳分类器对应的得分
    
    #将n_estimators固定为最优值(200),然后再调树的最大深度max_depth
    maxdepth = {'max_depth':range(3,10,1)}
    gs2 = GridSearchCV(estimator = RandomForestClassifier(n_estimators = 200),param_grid = maxdepth,scoring = 'roc_auc',cv = 3)
    gs2.fit(x_train,y_train)
    print(gs2.best_estimator_)#查看最佳分类器
    print(gs2.best_score_)#查看最佳分类器对应的得分
    
    #max_depth=8, n_estimators=200固定不变,继续调min_samples_split
    minsamples = {'min_samples_split':range(2,50,2)}
    gs3 = GridSearchCV(estimator = RandomForestClassifier(max_depth=8, n_estimators=200),param_grid = minsamples,scoring = 'roc_auc',cv = 3)
    gs3.fit(x_train,y_train)
    print(gs3.best_estimator_)#查看最佳分类器
    print(gs3.best_score_)#查看最佳分类器对应的得分
    
    #基于最优的参数进行预测
    best_rfc = RandomForestClassifier(max_depth=8, min_samples_split=16, n_estimators=200)#使用最优参数对随机森林进行类的实例化
    best_rfc.fit(x_train,y_train)#模型拟合
    print(best_rfc.score(x_test,y_test))#查看best_rfc在测试集上的得分
    best_rfc.predict(x_test)#对测试集样本进行分类

    参考文章:随机森林原理及Python代码 - 知乎

    展开全文
  • 机器学习算法(8)python实现随机森林分类) 可以把随机森林看成是决策树的集 合。随机森林背后的逻辑是对分别受较大方差影响的多个决策树取平均值, 以建立一个具有更好的泛化性能和不易过拟合的强大模型。 ...

    python实现随机森林(分类)

    可以把随机森林看成是决策树的集 合。随机森林背后的逻辑是对分别受较大方差影响的多个决策树取平均值, 以建立一个具有更好的泛化性能和不易过拟合的强大模型。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    from matplotlib.colors import ListedColormap
    from sklearn import datasets
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    
    iris = datasets.load_iris()
    X = iris.data[:, [2, 3]]
    y = iris.target
    print('Class labels:', np.unique(y))
    
    # Splitting data into 70% training and 30% test data:
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
        X, y, test_size=0.3, random_state=1, stratify=y)
    X_combined = np.vstack((X_train, X_test))
    y_combined = np.hstack((y_train, y_test))
    
    def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02):
        # setup marker generator and color map
        markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v')
        colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan')
        cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])
    
        # plot the decision surface
        x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
        x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
        xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution),
                               np.arange(x2_min, x2_max, resolution))
        Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)
        Z = Z.reshape(xx1.shape)
        plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap)
        plt.xlim(xx1.min(), xx1.max())
        plt.ylim(xx2.min(), xx2.max())
    
        for idx, cl in enumerate(np.unique(y)):
            plt.scatter(x=X[y == cl, 0],
                        y=X[y == cl, 1],
                        alpha=0.8,
                        c=colors[idx],
                        marker=markers[idx],
                        label=cl,
                        edgecolor='black')
    
        # highlight test samples
        if test_idx:
            # plot all samples
            X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx]
    
            plt.scatter(X_test[:, 0],
                        X_test[:, 1],
                        c='y',
                        edgecolor='black',
                        alpha=1.0,
                        linewidth=1,
                        marker='o',
                        s=100,
                        label='test set')
    
    forest = RandomForestClassifier(criterion='gini',
                                    n_estimators=25,
                                    random_state=1,
                                    n_jobs=2)
    forest.fit(X_train, y_train)
    
    plot_decision_regions(X_combined, y_combined,
                          classifier=forest, test_idx=range(105, 150))
    
    plt.xlabel('petal length [cm]')
    plt.ylabel('petal width [cm]')
    plt.legend(loc='upper left')
    plt.tight_layout()
    #plt.savefig('images/03_22.png', dpi=300)
    plt.show()
    
    

    运行结果:
    Class labels: [0 1 2]

    运行结果图:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 本文实例讲述了Python实现随机森林算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法,以分类或回归的决策树为基分类器。算法的一些基本要点: *对大小为m的数据集进行样本量...
  • 随机森林 分类模型iris_rForest.py from sklearn import datasets from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import ...
  • Python 随机森林分类

    千次阅读 2021-03-15 20:43:50
    Python 随机森林分类 1 声明 本文的数据来自网络,部分代码也有所参照,这里做了注释和延伸,旨在技术交流,如有冒犯之处请联系博主及时处理。 2 决策树分类简介 相关概念见下: 决策树的最大问题是树在训练集...
  • 决策树对于数据分类Python实现,测试集和训练集分别给出,而且数据已经处理好的,
  • 随机森林算法(Random Forest)Python实现

    万次阅读 多人点赞 2022-01-01 16:56:30
    1.4 什么是随机森林? 二、Random Forest 的构造过程 2.1 算法实现 2.2数据的随机选取 2.3待选特征的随机选取 2.4 相关概念解释 三、 Random Forest 优缺点 3.1 优点 3.2 缺点 四、Extra-Trees(极端随机树...
  • python实现随机森林

    万次阅读 多人点赞 2022-01-27 12:21:56
    python实现随机森林
  • 本项目使用了决策树和随机森林2种机器学习方法进行实验,完整代码在最下方,想要先看源码的同学可以移步本文最下方进行下载。 博主也参考过文本分类相关模型的文章,但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要...
  • 基于Bagging的集成学习:随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归 引入 “三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱分类器组合成强分类器。 Q1.什么是随机...
  • 定义:随机森林指的是利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器。可回归可分类。所以随机森林是基于多颗决策树的一种集成学习算法,常见的决策树算法主要有以下几种:1. ID3:使用信息增益g(D,A)进行特征选择...
  • python实现随机森林遥感图像分类

    千次阅读 2020-12-10 13:11:10
    随机森林(RandomForest)随机森林顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。随机森林的构造过程:假如有N个样本,则有放回的随机选择N个样本...
  • python 随机森林分类 代码

    千次阅读 2021-10-22 00:57:59
    python 随机森林分类 代码 #随机森林分类 import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 导入sklearn库的RandomForestClassifier函数 from sklearn.model_selection import train_...
  • 适合和预测并行运行的作业数,如果为-1,则将作业数设置为核心数 forest = RandomForestClassifier(n_estimators=20, random_state=0, n_jobs=-1) forest.fit(x_train, y_train) # 下面对训练好的随机森林,...
  • 实战:用Python实现随机森林

    千次阅读 2020-12-28 20:53:37
    因为有Scikit-Learn这样的库,现在用Python实现任何机器学习算法都非常容易。实际上,我们现在不需要任何潜在的知识来了解模型如何工作。虽然不需要了解所有细节,但了解模型如何训练和预测对工作仍有帮助。比如:...
  • Python:实现random forest classifier随机森林分类器算法(附完整源码)
  • 完全可编译通过,python3代码实现,不调库,纯手撸,带数据集。
  • python随机森林实现分类与回归
  • 分类和回归树该软件使用随机森林中的回归树对数据矩阵进行分类。 该软件有两个版本:python 文件夹中的 Python 版本。 有一个 C++ 版本,它在根文件夹中更快更准确。 两个版本都采用并行编程并在多个线程或进程中...
  • Python-回归-树-森林回归树和随机森林Python 实现。 参见 Breiman 等人的“分类和回归树”。 (1984)。 Regression_tree_cart.py 模块包含在给定一些训练数据的情况下增长和使用回归树的函数。 Football_parserf....
  • CDA数据分析师 出品拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging(bootstrap aggregating...随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展。除了仍然根...
  • Python与机器学习
  • 环境 python3.8 数据集 鸢尾花数据集 def dataset(self): iris = load_iris() feature = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) target = pd.DataFrame(data=map(lambda item: iris.target_...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 12,196
精华内容 4,878
关键字:

python实现随机森林分类