#采用RandomForestRegressor()模型训练
时间: 2023-12-10 13:37:53 浏览: 41
好的,采用RandomForestRegressor()模型训练可以用以下代码实现:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 读取数据
X_train, y_train = ...
X_test, y_test = ...
# 创建随机森林回归器对象
rf = RandomForestRegressor()
# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = rf.predict(X_test)
# 模型评估
score = rf.score(X_test, y_test)
```
其中,`X_train`和`y_train`是训练数据集,`X_test`和`y_test`是测试数据集。`RandomForestRegressor()`创建了一个随机森林回归器对象。`fit()`方法用于训练模型,`predict()`方法用于预测结果,`score()`方法用于评估模型性能。
相关问题
用pycharm写、题目一:采用 scikit-learn 中的 RandomForestRegressor 对加利福尼亚房价数据集进行预测。 具体要求: (1)导入数据集:加利福尼亚房价数据集是 sklearn 中自带的数据集,通过查看数据量和维度、特征类型(离散 or 连续)、特征名、标签名、标签分布情况、数据集 的描述等信息了解数据集。 (2)模型建立:分别使用 DecisionTreeRegressor 和 RandomForestRegressor 建立分类模型(参数 默认即可)。 (3)模型评估:输出训练集和测试集评分(以根均方误差 RMSE 为评估指标)。讨论一】比较随机森林和决策树在数据集上的表现,可将交叉验证评分进行可视化,讨论二】随机森林中的 n_estimator 超参数如何选择? 提示:可采用学习曲线进行选择,如图 2 所示。学习曲线能够看到变化趋势,帮助确定超参数的 搜索范围。对于 RandomForestRegressor 模型,自行选择超参数搜索的方法,找到合适的超参 数,最终将超参数在如下的交叉验证集上进行建模,并计算 RMSE 评分。介绍调参过程,并比较调 参前后的效果超参数的搜索范围可根据建立的决策树的建树信息进行设定,决策树的建树信息可通 过.tree_属性查看
好的,以下是用 PyCharm 实现题目一的代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据集
california = fetch_california_housing()
X = pd.DataFrame(california.data, columns=california.feature_names)
y = pd.DataFrame(california.target, columns=["MedHouseVal"])
# 查看数据信息
print("数据集大小:", X.shape)
print("数据集特征类型:", X.dtypes)
print("数据集特征名:", X.columns)
print("数据集标签名:", y.columns)
print("数据集标签分布情况:\n", y["MedHouseVal"].describe())
# 建立决策树模型
dtr = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
dtr_scores = cross_val_score(dtr, X, y, cv=10, scoring="neg_mean_squared_error")
dtr_rmse_scores = (-dtr_scores) ** 0.5
print("决策树模型交叉验证 RMSE 评分:", dtr_rmse_scores.mean())
# 建立随机森林模型
rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rfr_scores = cross_val_score(rfr, X, y, cv=10, scoring="neg_mean_squared_error")
rfr_rmse_scores = (-rfr_scores) ** 0.5
print("随机森林模型交叉验证 RMSE 评分:", rfr_rmse_scores.mean())
# 可视化交叉验证评分
plt.plot(range(1, 11), dtr_rmse_scores, label="Decision Tree")
plt.plot(range(1, 11), rfr_rmse_scores, label="Random Forest")
plt.xlabel("Fold")
plt.ylabel("RMSE")
plt.legend()
plt.show()
# 随机森林调参
n_estimators = [10, 50, 100, 200, 500]
rfr_scores = []
for n in n_estimators:
rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=n, random_state=42)
rfr_scores.append(cross_val_score(rfr, X, y, cv=10, scoring="neg_mean_squared_error").mean())
plt.plot(n_estimators, (-1 * rfr_scores) ** 0.5)
plt.xlabel("n_estimators")
plt.ylabel("RMSE")
plt.show()
# 训练最优模型并计算 RMSE 评分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=200, random_state=42)
rfr.fit(X_train, y_train)
y_pred = rfr.predict(X_test)
rfr_rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
print("随机森林最优模型测试集 RMSE 评分:", rfr_rmse)
```
代码解释:
1. 导入需要的库,包括 pandas、scikit-learn 中的数据集 fetch_california_housing、DecisionTreeRegressor、RandomForestRegressor、cross_val_score、train_test_split 和 mean_squared_error,以及用于可视化的 matplotlib.pyplot。
2. 使用 fetch_california_housing 函数从 scikit-learn 自带的数据集中加载加利福尼亚房价数据集。将数据集中的特征和标签分别存储到 X 和 y 中。
3. 使用 pandas 库提供的函数查看数据集的信息,包括数据集大小、特征类型、特征名、标签名和标签分布情况等。
4. 使用 DecisionTreeRegressor 和 RandomForestRegressor 分别建立决策树和随机森林模型,并使用交叉验证计算模型的 RMSE 评分。
5. 使用 matplotlib.pyplot 库将决策树和随机森林模型的交叉验证评分可视化。
6. 使用随机森林模型进行调参,通过学习曲线确定最优的 n_estimator 超参数。
7. 使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集,使用最优的超参数训练随机森林模型,并在测试集上进行评估,计算模型的 RMSE 评分。
randomforestregressor bagging
Random Forest是一种基于bagging的集成学习方法,采用决策树作为基分类器,并通过随机特征选择和样本随机采样来提高模型的泛化能力。Random Forest的工作原理如下:
1. 样本随机采样:从训练集中有放回地随机选取部分样本,作为基分类器的训练集。这样可以产生多个略有不同的训练数据集,增加模型的多样性。
2. 特征随机选择:在训练每个决策树的过程中,随机地从所有特征中选取一部分特征,作为该决策树的候选划分特征。这样可以减少特定特征对模型的影响,增加模型的稳定性。
3. 建立决策树:根据选取的特征和样本,利用信息增益、Gini系数等指标,通过递归的方式建立决策树。
4. 集成多棵决策树:建立多棵决策树,并通过多数投票或平均预测值的方式,进行集成预测。由于样本和特征的随机选择,每个决策树的预测结果会有所差异,通过集成可以减小模型的方差,提高预测的准确性。
Random Forest在应对回归问题时,使用多个决策树进行集成预测,得到的结果为各个决策树预测结果的平均值。Random Forest在回归问题上的应用有以下特点:
1. 对于高维数据和大规模数据集,具备较强的处理能力。
2. 通过随机选择特征和随机采样样本的方式,可以有效减少模型过拟合的风险。
3. 对于缺失数据和噪声数据有较好的鲁棒性,能够有效处理存在异常数据的情况。
4. 能够提供特征重要性评估,帮助选择最重要的特征。
总而言之,Random Forest通过bagging的方式,利用多个决策树进行集成学习,能够提高模型的预测精度、泛化能力和稳定性,广泛应用于回归问题的建模和预测中。
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