sklearn随机森林实现(备忘版)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了sklearn随机森林实现(备忘版)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

scikit-learn是广泛使用的机器学习python库. sklearn已经实现了决策树及集成模型, 下面是随机森林分类算法实现的示例代码.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
dataset=pd.read_table('/path/to/DataSet/Classification/higgs.csv',sep=',', header=None)
data_np=dataset.values;
Y=data_np[:,0]
X=data_np[:,1:28]
clf=RandomForestClassifier(n_estimators=200,min_samples_leaf=5,random_state=101,oob_score=True)
clf.fit(X,Y) # training
clf.oob_score_  # print out-of-bag error

上述代码中, 除了sklearn库, 还需用到numpy.
读取数据集使用了pandas库的read_table, 如果是其他格式数据还需使用其他方法.
随机森林算法有两步, (1) 设置随机森林参数, (2)训练.
Python代码真的是非常简单.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-838533.html

到了这里,关于sklearn随机森林实现(备忘版)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 随机森林的REF递归特征消除法来筛选特征(python实现不依赖sklearn)

    随机森林的REF递归特征消除法是一种基于模型的特征选择方法。它通过构建随机森林模型,并反复训练模型来评估每个特征的重要性,从而递归地消除不重要的特征。REF方法通过以下步骤实现: 1.计算初始模型在所有特征上的特征重要性得分。 2.去掉得分最低的特征,并重新

    2024年02月04日
    浏览(44)
  • 人工智能基础_机器学习003_有监督机器学习_sklearn中线性方程和正规方程的计算_使用sklearn解算八元一次方程---人工智能工作笔记0042

    然后我们再来看看,如何使用sklearn,来进行正规方程的运算,当然这里 首先要安装sklearn,这里如何安装sklearn就不说了,自己查一下 首先我们还是来计算前面的八元一次方程的解,但是这次我们不用np.linalg.solve这个 解线性方程的方式,也不用 直接 解正规方程的方式: 也就是上面这种

    2024年02月08日
    浏览(55)
  • sklearn机器学习库(二)sklearn中的随机森林

    集成算法会考虑多个评估器的建模结果,汇总之后得到一个综合的结果, 以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现 。 多个模型集成成为的模型叫做集成评估器(ensemble estimator),组成集成评估器的每个模型都叫做基评估器(base estimator)。通常来说,有三类集成算法:

    2024年02月12日
    浏览(46)
  • 机器学习框架sklearn之随机森林

    集成学习通过建立几个模型组合来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型,各自独立的学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。 在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是

    2023年04月22日
    浏览(42)
  • 【Sklearn】基于随机森林算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据)

    随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,通过组合多个决策树来构建强大的分类或回归模型。随机森林的模型原理和数学模型如下: 随机森林是一种集成学习方法,它结合了多个决策树来改善预测的准确性和鲁棒性。每个决策树都是独立地训练,并且它们的预测结果综

    2024年02月12日
    浏览(38)
  • python:使用sklearn库的KFold模块进行随机森林十折交叉验证

    作者:CSDN @ _养乐多_ 本文记录了使用sklearn库的KFold模块进行随机森林十折交叉验证的代码。 一、代码 二、代码解释 在上述代码中 首先,导入了RandomForestClassifier(随机森林分类器)、cross_val_score(交叉验证函数)、KFold(交叉验证生成器)和load_iris(加载鸢尾花数据集)等

    2024年01月16日
    浏览(38)
  • 人工智能数学基础--概率与统计13:连续随机变量的标准正态分布

    一、引言 在《人工智能数学基础–概率与统计12:连续随机变量的概率密度函数以及正态分布》介绍了连续随机变量概率分布及概率密度函数的概念,并介绍了连续随机变量一个重要的概率密度函数:正态分布的概率密度函数的定义以及推导、使用场景,本文将介绍连续随机

    2023年04月25日
    浏览(49)
  • 【人工智能的数学基础】随机变量的变量替换定理(Change of Variable Theorem)‘

    Change of Variable Theorem. 若随机变量 X ∈ R X in Bbb{R}

    2024年02月16日
    浏览(40)
  • 基于随机森林的机器启动识别,基于随机森林的智能家居电器启动识别

    目录 背影 摘要 随机森林的基本定义 随机森林实现的步骤 基于随机森林的机器启动识别 代码下载链接: 基于随机森林的家用电器启动识别,基于RF的电器启动识别,基于随机森林的智能家居启动检测-深度学习文档类资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88245699

    2024年02月11日
    浏览(39)
  • 人工智能技能的融合:实现强人工智能的高效解决方案

    人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能的科学。人工智能的目标是让计算机能够理解自然语言、进行逻辑推理、学习自主决策、理解情感等。随着数据量的增加、计算能力的提升以及算法的创新,人工智能技术的发展取得了显著的进展。 强人工

    2024年02月21日
    浏览(76)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包