示例示例Python随机森林是一种基于集成学习的机器学习方法,它通过创建多个决策树( Tree)来结果。每棵树都从数据集中选择一个随机的子集,并使用该子集来构建决策树。它将所有树的结果进行投票,以确定最终的结果。是一个使用Python随机森林的示例代码:
Python随机森林是一种基于集成学习的机器学习方法,它通过创建多个决策树(Decision Tree)来结果。每棵树都从数据集中选择一个随机的子集,并使用该子集来构建决策树。最后,它将所有树的结果进行投票,以确定最终的结果。
是一个使用Python随机森林的示例代码:
# 导入必要的库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('dataset.csv')
# 提取特征和标签
X = data.iloc[:,:-1]
y = data.iloc[:,-1]
# 将数据集分割为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 创建随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
# 训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)
#
predictions = rf_model.predict(X_test)
# 评估模型
score = rf_model.score(X_test, y_test)
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