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  • 本文紧接上文的随机森林分类器模型,实践的同样是分类算法模型,随机森林模型和GBDT模型是机器学习领域里面非常重要的两种集成学习模型,两种模型虽然均采用了集成策略来进一步提升分类器模型的性能,但是本质上是...

            本文紧接上文的随机森林分类器模型,实践的同样是分类算法模型,随机森林模型和GBDT模型是机器学习领域里面非常重要的两种集成学习模型,两种模型虽然均采用了集成策略来进一步提升基分类器模型的性能,但是本质上是有区别的,前者采用并行的训练方式,后者采用的是串行的训练方式。

          同样,下面贴一下自己学习pyspark以来的记录笔记,具体如下:

           pyspark顾名思义就是由python和spark组合使用的。Spark提供了一个Python_Shell,即pyspark,从而可以以交互的方式使用Python编写Spark程序。有关Spark的基本架构以及pyspark环境配置相关的内容本篇博客就不再多加阐述了,网络上也有很多不错的讲解。

          pyspark里最核心的模块是SparkContext(简称sc),最重要的数据载体是RDD。RDD就像一个NumPy array或者一个Pandas Series,可以视作一个有序的item集合。只不过这些item并不存在driver端的内存里,而是被分割成很多个partitions,每个partition的数据存在集群的executor的内存中。parkSession是Spark 2.0引入的新概念。SparkSession为用户提供了统一的切入点,来让用户学习spark的各项功能。 在spark的早期版本中,SparkContext是spark的主要切入点,由于RDD是主要的API,我们通过sparkcontext来创建和操作RDD。对于每个其他的API,我们需要使用不同的context。例如,对于Streming,我们需要使用StreamingContext;对于sql,使用sqlContext;对于hive,使用hiveContext。但是随着DataSet和DataFrame的API逐渐成为标准的API,就需要为他们建立接入点。所以在spark2.0中,引入SparkSession作为DataSet和DataFrame API的切入点。SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合(未来可能还会加上StreamingContext),所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。SparkSession内部封装了SparkContext,所以计算实际上是由SparkContext完成的。
            任何Spark应用程序都会分离主节点上的单个驱动进程(包含若干个作业 ),然后将执行进程(包含若干个任务)分配给多个工作节点。驱动进程会确定任务进程的数量和组成,然后任务进程根据DAG(有向无环图)调度器的依赖关系将任务分配给执行节点。RDD(弹性分布式数据集,Resilient Distributed Datasets)是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD。RDD提供了一种高度受限的共享内存模型,即RDD是只读的记录分区的集合,只能通过在其他RDD执行确定的转换操作(如map、join和group by)而创建,其本质是不可变Java虚拟机(JVM)对象的分布式集合。在PySpark中,Python数据就是存储在这些JVM对象中的。

           接下来回归正题,基于pyspark的GBDT分类模型实现如下:

    #!usr/bin/env python
    #encoding:utf-8
    from __future__ import division
     
     
    '''
    __Author__:沂水寒城
    功能: pyspark 机器学习实践之【GBDT分类器模型】
    '''
     
     
     
    import findspark
    findspark.init()
    import pyspark
    from pyspark import SparkConf
    from pyspark.ml import Pipeline
    from pyspark.context import SparkContext
    from pyspark.sql.session import SparkSession
    from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier
    from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
    from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorIndexer,IndexToString
     
     
     
    conf=SparkConf().setAppName('MLDemo')
    sc = SparkContext('local')
    spark = SparkSession(sc)
     
     
    def gradientBoostedTreeClassifier(data="mllib/sample_libsvm_data.txt"):
        '''
        GBDT分类器
        '''
        #加载LIBSVM格式的数据集
        data = spark.read.format("libsvm").load(data)  
        labelIndexer = StringIndexer(inputCol="label", outputCol="indexedLabel").fit(data)
        #自动识别类别特征并构建索引,指定maxCategories,因此具有> 4个不同值的特征被视为连续的
        featureIndexer=VectorIndexer(inputCol="features", outputCol="indexedFeatures", maxCategories=4).fit(data)
        #训练集、测试集划分
        (trainingData, testData) = data.randomSplit([0.7, 0.3])
        gbt = GBTClassifier(labelCol="indexedLabel", featuresCol="indexedFeatures", maxIter=10)
        pipeline = Pipeline(stages=[labelIndexer, featureIndexer, gbt])
        model = pipeline.fit(trainingData)
        predictions = model.transform(testData)
        #展示前5行数据
        predictions.select("prediction", "indexedLabel", "features").show(5)
        #展示预测标签与真实标签,计算测试误差
        evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(
            labelCol="indexedLabel", predictionCol="prediction", metricName="accuracy")
        accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
        print("Test Error = %g" % (1.0 - accuracy))
        gbtModel = model.stages[2]
        print('gbtModelSummary: ',gbtModel)  #模型摘要
     
     
    if __name__=='__main__':
        gradientBoostedTreeClassifier(data="mllib/sample_libsvm_data.txt")

             结果输出如下:

         从测试结果的错误率来看结果是非常好的,由于上文中的随机森林模型,在实际的工作使用中,经常的一个现象就是经过参数的优化处理后GBDT模型往往效果是由于随机森林的,这个可能也跟模型的构建策略有比较密切的关系。上面的GBDT模型中一共使用了10个基分类器模型效果就已经很好了。

     


     

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  • 原理: 决策树生成算法: 是递归地生成决策树,它往往分类精细,对训练数据集分类准确,但是对未知数据集却没有那么准确,有比较...梯度提升决策树按照一定的次序搭建多个分类模型。模型之间彼此存在依赖关系。后续加入
  • python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api,并将他们和单一决策树预测结果做出对比 附上我的git,欢迎大家来参考我其他分类器的代码:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 首先,了解...

     

    python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api,并将他们和单一决策树预测结果做出对比

    附上我的git,欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning

     

    首先,了解一下决策树的优缺点:

    决策树与其他分类算法相比的优缺点

    优点:

    1.直观,决策树可以提供可视化,便于理解;
    2.适用于小规模数据;
    3.数据的准备往往是简单或者不必要的,
    4.对相关特征数据的处理;
    缺点:
    1. 连续变量处理不好,也就是说当数据中存在连续变量的属性时,决策树表现并不是很好;
    2. 特征属性增加时,错误增加的比较快;
    3. 不稳定性,一点点的扰动或者改动都可能改动整棵树,我们想要的分类器对噪声是健壮的
    4. 当数据出现不相关的特征,表现不是很好。

    5. 很容易在训练数据中生成复杂的树结构,造成过拟合(overfitting)。

     

    复制代码

      1 import pandas as pd
      2 from sklearn.cross_validation import train_test_split
      3 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
      4 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
      5 from sklearn.metrics import classification_report
      6 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
      7 
      8 '''
      9 集成分类器:
     10 综合考量多个分类器的预测结果做出考量。
     11 这种综合考量大体上分两种:
     12     1 搭建多个独立的分类模型,然后通过投票的方式 比如 随机森林分类器
     13         随机森林在训练数据上同时搭建多棵决策树,这些决策树在构建的时候会放弃唯一算法,随机选取特征
     14     2 按照一定次序搭建多个分类模型,
     15         他们之间存在依赖关系,每一个后续模型的加入都需要现有模型的综合性能贡献,
     16         从多个较弱的分类器搭建出一个较为强大的分类器,比如梯度提升决策树
     17         提督森林决策树在建立的时候尽可能降低成体在拟合数据上的误差。
     18         
     19 下面将对比 单一决策树 随机森林 梯度提升决策树 的预测情况
     20 
     21 '''
     22 
     23 '''
     24 1 准备数据
     25 '''
     26 # 读取泰坦尼克乘客数据,已经从互联网下载到本地
     27 titanic = pd.read_csv("./data/titanic/titanic.txt")
     28 # 观察数据发现有缺失现象
     29 # print(titanic.head())
     30 
     31 # 提取关键特征,sex, age, pclass都很有可能影响是否幸免
     32 x = titanic[['pclass', 'age', 'sex']]
     33 y = titanic['survived']
     34 # 查看当前选择的特征
     35 # print(x.info())
     36 '''
     37 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
     38 RangeIndex: 1313 entries, 0 to 1312
     39 Data columns (total 3 columns):
     40 pclass    1313 non-null object
     41 age       633 non-null float64
     42 sex       1313 non-null object
     43 dtypes: float64(1), object(2)
     44 memory usage: 30.9+ KB
     45 None
     46 '''
     47 # age数据列 只有633个,对于空缺的 采用平均数或者中位数进行补充 希望对模型影响小
     48 x['age'].fillna(x['age'].mean(), inplace=True)
     49 
     50 '''
     51 2 数据分割
     52 '''
     53 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25, random_state=33)
     54 # 使用特征转换器进行特征抽取
     55 vec = DictVectorizer()
     56 # 类别型的数据会抽离出来 数据型的会保持不变
     57 x_train = vec.fit_transform(x_train.to_dict(orient="record"))
     58 # print(vec.feature_names_)   # ['age', 'pclass=1st', 'pclass=2nd', 'pclass=3rd', 'sex=female', 'sex=male']
     59 x_test = vec.transform(x_test.to_dict(orient="record"))
     60 
     61 '''
     62 3.1 单一决策树 训练模型 进行预测
     63 '''
     64 # 初始化决策树分类器
     65 dtc = DecisionTreeClassifier()
     66 # 训练
     67 dtc.fit(x_train, y_train)
     68 # 预测 保存结果
     69 dtc_y_predict = dtc.predict(x_test)
     70 
     71 '''
     72 3.2 使用随机森林 训练模型 进行预测
     73 '''
     74 # 初始化随机森林分类器
     75 rfc = RandomForestClassifier()
     76 # 训练
     77 rfc.fit(x_train, y_train)
     78 # 预测
     79 rfc_y_predict = rfc.predict(x_test)
     80 
     81 '''
     82 3.3 使用梯度提升决策树进行模型训练和预测
     83 '''
     84 # 初始化分类器
     85 gbc = GradientBoostingClassifier()
     86 # 训练
     87 gbc.fit(x_train, y_train)
     88 # 预测
     89 gbc_y_predict = gbc.predict(x_test)
     90 
     91 
     92 '''
     93 4 模型评估
     94 '''
     95 print("单一决策树准确度:", dtc.score(x_test, y_test))
     96 print("其他指标:\n", classification_report(dtc_y_predict, y_test, target_names=['died', 'survived']))
     97 
     98 print("随机森林准确度:", rfc.score(x_test, y_test))
     99 print("其他指标:\n", classification_report(rfc_y_predict, y_test, target_names=['died', 'survived']))
    100 
    101 print("梯度提升决策树准确度:", gbc.score(x_test, y_test))
    102 print("其他指标:\n", classification_report(gbc_y_predict, y_test, target_names=['died', 'survived']))
    103 
    104 '''
    105 单一决策树准确度: 0.7811550151975684
    106 其他指标:
    107               precision    recall  f1-score   support
    108 
    109        died       0.91      0.78      0.84       236
    110    survived       0.58      0.80      0.67        93
    111 
    112 avg / total       0.81      0.78      0.79       329
    113 
    114 随机森林准确度: 0.78419452887538
    115 其他指标:
    116               precision    recall  f1-score   support
    117 
    118        died       0.91      0.78      0.84       237
    119    survived       0.58      0.80      0.68        92
    120 
    121 avg / total       0.82      0.78      0.79       329
    122 
    123 梯度提升决策树准确度: 0.790273556231003
    124 其他指标:
    125               precision    recall  f1-score   support
    126 
    127        died       0.92      0.78      0.84       239
    128    survived       0.58      0.82      0.68        90
    129 
    130 avg / total       0.83      0.79      0.80       329
    131 
    132 '''
    展开全文
  • 决策树生成算法: 是递归地生成决策树,它往往分类精细,对训练数据集分类准确,但是对未知数据集却没有那么准确,有比较严重的过拟合问题。因此,为了简化模型的复杂度,使模型的泛化能力更强,需要对已生成的决策...

    原理:
    决策树生成算法: 是递归地生成决策树,它往往分类精细,对训练数据集分类准确,但是对未知数据集却没有那么准确,有比较严重的过拟合问题。因此,为了简化模型的复杂度,使模型的泛化能力更强,需要对已生成的决策树进行剪枝。

    集成分类算法: 集成(Ensemble)分类模型综合考量多个分类器的预测结果,从而做出决策。
    随机森林分类器用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型,然后通过投票的方式,以少数服从多数的原则作出最终分类的决策。在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树,每棵决策树会放弃固定的排序算法,随机选取特征。
    梯度提升决策树按照一定的次序搭建多个分类模型。模型之间彼此存在依赖关系。后续加入的模型对集成模型的综合性能有所贡献。每棵决策树在生成的过程中都会尽可能降低整体集成模型在训练集上的拟合误差。

    在这里插入图片描述代码:

    import pandas as pd
    df = pd.read_excel('E:\Desktop\learning\python3\cell_test.xlsx')
    
    
    X = df[['ABCC4', 'ABL1', 'ADAM19','AFG3L2','ANXA2','ANXA2P2','APOC1','APOL4','AREG','ARRDC3','ASF1A','ATF3','ATG4B','ATHL1','ATP6V0D1','ATP6V0E2','BCL11A','BHLHE40','BIN1','BST2','BTG3','C10orf128','C16orf54','C1orf186','C1orf228','C1orf54','C2orf27A','C2orf68','C6orf25','CAD','CCDC152','CCDC42','CCNL1','CD164','CD33','CD69','CD9','CDC42','CDCA7','CDH2','CFHR1','CKS2','CMTM3','COQ10B','CPA3','CPSF6','CPVL','CRHBP','CRYGD','CTNNB1','CXCR4','CXXC1','CYCS','CYP51A1','DLC1','DLK1','DNAJC12','DNTT','DUSP1','DUSP10','DUXAP10','DUXAP8','ELK3','ELOVL6','ENGASE','ERAP2','EZH2','FAIM3','FAM120A','FAM133A','FAM188A','FAM19A2','FAM47E','FHL1','FLT3','FNBP4','FOS','FREM1','FRY','FTH1','GALNT1','GAS2','GIMAP7','GLRX5','GMDS','GNAS','GOLGA8A','GOLGA8B','GOLGA8S','GPKOW','HCST','HDLBP','HERC2P2','HERC2P7','HERC2P9','HES1']]
    #	ABCC4	ABL1	ADAM19	AFG3L2	ANXA2	ANXA2P2	APOC1	APOL4	AREG	ARRDC3	ASF1A	ATF3	ATG4B	        ATHL1	ATP6V0D1	ATP6V0E2	BCL11A	BHLHE40	BIN1	BST2	BTG3	C10orf128	C16orf54	C1orf186	C1orf228	C1orf54	C2orf27A	C2orf68	C6orf25	CAD	CCDC152	CCDC42	CCNL1	CD164	CD33	CD69	CD9	CDC42	CDCA7	CDH2	CFHR1	CKS2	CMTM3	COQ10B	CPA3	CPSF6	CPVL	CRHBP	CRYGD	CTNNB1	CXCR4	CXXC1	CYCS	CYP51A1	DLC1	DLK1	DNAJC12	DNTT	DUSP1	DUSP10	DUXAP10	DUXAP8	ELK3	ELOVL6	ENGASE	ERAP2	EZH2	FAIM3	FAM120A	FAM133A	FAM188A	FAM19A2	FAM47E                 	FHL1	FLT3	FNBP4	FOS	FREM1	FRY	FTH1	GALNT1	GAS2	GIMAP7	GLRX5	GMDS	GNAS	GOLGA8A	GOLGA8B	GOLGA8S	GPKOW	HCST	HDLBP	HERC2P2	HERC2P7	HERC2P9	HES1	HIST1H2AK	HIST1H2BG	HIST2H2AA3+HIST2H2AA4	HIST3H2BB	HLA-E	HNRNPAB	HNRNPD	HNRNPL	HNRNPUL2	HOPX	HTATSF1	HYOU1	ID1	ID2	ID3	IER5	IFITM1	IL1RAP	IRF2BP2	ITGA2B	KCNA3	KIAA0125	KIT	KYNU	LAPTM4B	LDB1	LGALS1	LIMCH1	LINC-PINT	LINC01296	LOC101928834	LOC154761	LRRC70	MAF	MAFIP	MAGED2	MAP4K4	MARCKS	MED4-AS1	MIR221	MMRN1	MPDZ	MPL	MRPL16	MYCN	MYCT1	NCF4	NET1	NFKBIA	NFKBIE	NOG	NUBP1	OGFRL1	PCDH9	PDE4B	PDLIM1	PIEZO2	PLAG1	PLAU	PPIF	PPM1A	PPP1CC	PPP1R14B	PRKAR2B	PRKD2	PRKG1	PROM1	PROSER1	PRSS1	PRSS21	PRSS3	PRSS3P2	PTBP3	PTPRD	PTPRS	QSOX1	RAB31	RANBP9	RGS1	RHOB	RIPK2	RNA5-8S5	ROGDI	RTN4	RXFP1	S100A10	SAT1	SCN2A	SCN9A	SDK2	SDPR	SELL	SELM	SEPP1	11.Sep	SIK1	SLA	SMARCC1	SNHG15	SNHG3	SNHG9	SOCS2	SORT1	SPG20	SPNS1	SQLE	SRM	STAT4	STK17B	STON2	STXBP5	TAGLN2	TCTEX1D1	TEKT4P2	TFRC	TLR3	TOB1	TOMM40	TPSAB1	TPSB2	TPSD1	TRA2B	TSC22D1	TSC22D3	TTC34	TUBB4B	TUBB6	VPREB1	VWF	YBX1	YDJC	YIF1B	YKT6	ZC3H12C	ZFP36L2	ZKSCAN1	ZNF200	ZNF317	Labels
    y = df['Labels']
    
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state = 33)
    #原始数分割25%为“测试集”和75%“训练集”
    
    from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
    vec = DictVectorizer(sparse=False)        #不产生稀疏矩阵
    X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record'))
    X_test = vec.transform(X_test.to_dict(orient='record'))
    
    
    
    # 单一决策树
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    dtc = DecisionTreeClassifier()
    dtc.fit(X_train, y_train)
    dtc_y_pred = dtc.predict(X_test)
    
    #随机森林分类器
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    rfc = RandomForestClassifier()
    rfc.fit(X_train, y_train)
    rfc_y_pred = rfc.predict(X_test)
    
    #梯度提升决策树
    from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
    gbc = GradientBoostingClassifier()
    gbc.fit(X_train, y_train)
    gbc_y_pred = gbc.predict(X_test)
    
    
    
    from sklearn.metrics import classification_report
    # 输出单一决策树
    
    print ("单一决策树进行模型训练以及预测准确率:",dtc.score(X_test, y_test))
    print (classification_report(dtc_y_pred, y_test))
    
    
    # 输出随机森林分类器
    print('------------------------------------------------------------')
    print ('随机森林分类器进行模型训练以及预测准确率:', rfc.score(X_test, y_test))
    print (classification_report(rfc_y_pred, y_test))
    
    
    # 梯度提升决策树
    print('------------------------------------------------------------')
    print ('梯度提升决策树进行模型训练以及预测准确率:', gbc.score(X_test, y_test))
    print (classification_report(gbc_y_pred, y_test))
    
        
    

    **结果分析:**梯度提升决策树和随机森林分类器的准确率远高于单一决策树。集成分类器综合考量多个分类器的预测结果,降低拟合误差,其准确率更高。

    运行结果:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 然后通过投票的方式,以少数服从多数的原则作出最终分类的决策,典型的有随机森林分类器(Random Forest Classifier),即在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树(Decision Tree),每棵决策树会放弃固定的排序算法...

    集成(Ensemble)分类模型综合考量多个分类器的预测结果,从而做出决策,大体可以分为两种:

    一种是利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型,然后通过投票的方式,以少数服从多数的原则作出最终分类的决策,典型的有随机森林分类器(Random Forest Classifier),即在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树(Decision Tree),每棵决策树会放弃固定的排序算法,随机选取特征。

    另一种是按照一定的次序搭建多个分类模型。模型之间彼此存在依赖关系。后续加入的模型对集成模型的综合性能有所贡献。典型的有梯度提升决策树(Grandient Tree Boosting)。与随机森林分类器模型不同,这里的每棵决策树在生成的过程中都会尽可能降低整体集成模型在训练集上的拟合误差。

    以之前决策树模型用的泰坦尼克号的数据为例比较单一决策树与集成模型的预测性能差异。


    # 导入pandas,并且重命名为pd。
    import pandas as pd


    # 通过互联网读取泰坦尼克乘客档案,并存储在变量titanic中。
    titanic = pd.read_csv('http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt')


    # 人工选取pclass、age以及sex作为判别乘客是否能够生还的特征。
    X = titanic[['pclass', 'age', 'sex']]
    y = titanic['survived']


    # 对于缺失的年龄信息,我们使用全体乘客的平均年龄代替,这样可以在保证顺利训练模型的同时,尽可能不影响预测任务。
    X['age'].fillna(X['age'].mean(), inplace=True)


    # 对原始数据进行分割,25%的乘客数据用于测试。
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state = 33)


    # 对类别型特征进行转化,成为特征向量。
    from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer


    vec = DictVectorizer(sparse=False)
    X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record'))
    X_test = vec.transform(X_test.to_dict(orient='record'))


    # 使用单一决策树进行模型训练以及预测分析。
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier


    dtc = DecisionTreeClassifier()
    dtc.fit(X_train, y_train)
    dtc_y_pred = dtc.predict(X_test)


    # 使用随机森林分类器进行集成模型的训练以及预测分析。
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier



    rfc = RandomForestClassifier()
    rfc.fit(X_train, y_train)
    rfc_y_pred = rfc.predict(X_test)


    # 使用梯度提升决策树进行集成模型的训练以及预测分析。
    from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier


    gbc = GradientBoostingClassifier()
    gbc.fit(X_train, y_train)
    gbc_y_pred = gbc.predict(X_test)


    # 从sklearn.metrics导入classification_report。
    from sklearn.metrics import classification_report


    # 输出单一决策树在测试集上的分类准确性,以及更加详细的精确率、召回率、F1指标。
    print ('The accuracy of decision tree is', dtc.score(X_test, y_test))
    print (classification_report(dtc_y_pred, y_test))


    # 输出随机森林分类器在测试集上的分类准确性,以及更加详细的精确率、召回率、F1指标。
    print ('The accuracy of random forest classifier is', rfc.score(X_test, y_test))
    print (classification_report(rfc_y_pred, y_test))


    # 输出梯度提升决策树在测试集上的分类准确性,以及更加详细的精确率、召回率、F1指标。
    print ('The accuracy of gradient tree boosting is', gbc.score(X_test, y_test))
    print (classification_report(gbc_y_pred, y_test))



    由输出可知,相同训练和测试数据条件下,仅仅使用模型的默认配置,梯度上升决策树具有最佳的预测性能,其次是随机森林分类器,最后是单一决策树。

    工业界经常使用随机森林模型作为基线系统(Baseline System)


    参考书籍:  Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路

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空空如也

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