04 12 scikit learn庫之隨機森林

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]

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]

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...

前端開源專案週報0412

由opendigg 出品的前端開源專案週報第十六期來啦。我們的前端開源週報集合了opendigg一周來新收錄的優質的前端開源專案，方便前端開發人員便捷的找到自己需要的專案工具等。fony 從提供的模板生成虛擬json資料 bitarray.js 位標誌陣列的記憶體高效實現 surmon.me.nat...

0412python中文處理小記

1 首先檢視字串編碼 利用 chardet模組，pip安裝 pip install chardet 2 獲得字串的編碼方式 chardet.detect 你好 3 import sys reload sys from imp import reload python3 需要這個 sys.setdef...