def RFR_predict_price_new(self): r2=RFR_predict_price() _translate = QtCore.QCoreApplication.translate self.label_4.setText(_translate("MainWindow", "R方值"+str(r2)))

时间: 2023-06-07 20:11:17 浏览: 131
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RFR900_ANDROID_SDK_20171124.zip

您的第一个问题是关于代码中的错误，缺少字符串连接符。正确的语句应该是： def RFR_predict_price_new(self): r2 = RFR_predict_price() _translate = QtCore.QCoreApplication.translate self.label_4.setText(_translate("MainWindow", "R方值 " + str(r2)))
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import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor titanic = pd.read_csv("D:/新建文件夹/实训/train.csv") ### 使用 RandomForestClassifier 填补缺失的年龄属性 def set_missing_ages(df): # 把已有的数值型特征取出来丢进Random Forest Regressor中 age_df = df[['Age', 'Fare', 'Parch', 'SibSp', 'Pclass']] # 乘客分成已知年龄和未知年龄两部分 known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].values() unknown_age = age_df[age_df.Age.isnull()].values() # y即目标年龄 y = known_age[:, 0] # X即特征属性值 X = known_age[:, 1:] # fit到RandomForestRegressor之中 rfr = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=2000, n_jobs=-1) rfr.fit(X, y) # 用得到的模型进行未知年龄结果预测 predictedAges = rfr.predict(unknown_age[:, 1::]) # 用得到的预测结果填补原缺失数据 df.loc[(df.Age.isnull()), 'Age'] = predictedAges return df titanic = set_missing_ages(titanic) #将Embarked,Sex,Pclass转换成为onehot编码 dummies_Embarked = pd.get_dummies(titanic['Embarked'], prefix= 'Embarked') dummies_Sex = pd.get_dummies(titanic['Sex'], prefix= 'Sex') dummies_Pclass = pd.get_dummies(titanic['Pclass'], prefix= 'Pclass') df = pd.concat([titanic, dummies_Embarked, dummies_Sex, dummies_Pclass], axis=1) df.drop(['Pclass', 'Name', 'Sex', 'Ticket', 'Cabin', 'Embarked'], axis=1, inplace=True) print(df)

这段代码的问题可能是在以下这行代码： python known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].values() 这里的 values() 应该改成 values。 values() 是一个 pandas DataFrame 的方法，用来返回数据帧的值的 ...

file_path = "D:\\rr_rfr_test\\pm25\\" out_path = "D:\\rr_rfr_test\\output\\"

在给定的代码中，file_path和out_path是两个文件路径的字符串变量。file_path表示输入文件的路径，out_path表示输出文件的路径。 1. 读取文件内容并写入输出文件[^1]： python with open(file_path, 'r') as ...

# import the grid name file_path = "D:\\rr_rfr_test\\pm25\\" out_path = "D:\\rr_rfr_test\\output\\"

在这个例子中，文件路径被设置为D:\\rr_rfr_test\\pm25\\，输出路径被设置为D:\\rr_rfr_test\\output\\。 这段代码没有进行实际的文件操作，只是简单地将文件路径和输出路径存储在变量中。如果你想要进行文件...

Traceback (most recent call last): File "D:/pycharts程序/基于機器學習的銷售量預測/main/随机森林模型.py", line 137, in <module> rfr.fit(X_train,y_train) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 467, in fit for i, t in enumerate(trees) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 1056, in __call__ self.retrieve() File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 935, in retrieve self._output.extend(job.get(timeout=self.timeout)) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\multiprocessing\pool.py", line 657, in get raise self._value File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\multiprocessing\pool.py", line 121, in worker result = (True, func(*args, **kwds)) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\_parallel_backends.py", line 595, in __call__ return self.func(*args, **kwargs) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 263, in __call__ for func, args, kwargs in self.items] File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 263, in for func, args, kwargs in self.items] File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\utils\fixes.py", line 216, in __call__ return self.function(*args, **kwargs) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 185, in _parallel_build_trees tree.fit(X, y, sample_weight=curr_sample_weight, check_input=False) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 1320, in fit X_idx_sorted=X_idx_sorted, File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 356, in fit criterion = CRITERIA_REG[self.criterion](self.n_outputs_, n_samples) KeyError: 'rmse'

这个错误发生在 sklearn 的随机森林模型的训练过程中，具体原因是因为你使用了一个不存在的 criterion（评估标准）参数值 'rmse'。随机森林模型只支持以下几种评估标准： - mse：均方误差 - mae：平均绝对误差 ...

解释算法评估结果LR: 0.664010 (0.303082) LASSO: 0.664181 (0.302471) EN: 0.245746 (0.039217) KNN: 0.647294 (0.066312) CART: 0.681118 (0.132440) SVM: -0.049849 (0.028690) BR: 0.665536 (0.296350) RFR: 0.804143 (0.098421) ETR: 0.820874 (0.082867)

其中，LR是逻辑回归，LASSO是L1正则化线性回归，EN是弹性网络，KNN是K最近邻分类器，CART是分类回归树，SVM是支持向量机，BR是贝叶斯回归，RFR是随机森林回归，ETR是极端随机树回归。评估结果的数值越接近1，表示该...

解释代码num_folds = 10 seed = 7 scoring = 'r2' # 评估算法 - baseline models = {} models['LR'] = LinearRegression() models['LASSO'] = Lasso() models['EN'] = ElasticNet() models['KNN'] = KNeighborsRegressor() models['CART'] = DecisionTreeRegressor() models['SVM'] = SVR() models['BR']=linear_model.BayesianRidge() models['RFR']=RandomForestRegressor() models['ETR']=ExtraTreesRegressor() # 评估算法 results = [] for key in models: kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed,shuffle=True) cv_result = cross_val_score(models[key], X_train, Y_train, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_result) print('%s: %f (%f)' % (key, cv_result.mean(), cv_result.std())) #评估算法 - 箱线图 fig = pyplot.figure() fig.suptitle('Algorithm Comparison') ax = fig.add_subplot(111) pyplot.boxplot(results) ax.set_xticklabels(models.keys()) pyplot.show()

首先，定义了一些参数：num_folds表示将数据集分成几个部分进行交叉验证，seed表示随机数种子，scoring表示评估算法的方法，这里使用的是r2评分。接着，定义了几个基准模型，包括线性回归、LASSO、弹性网络、KNN、...

解释代码num_folds = 10 seed = 7 scoring = 'r2' # 集成算法 ensembles = {} ensembles['ScaledAB'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('AB', AdaBoostRegressor())]) ensembles['ScaledAB-KNN'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('ABKNN', AdaBoostRegressor(base_estimator=KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)))]) ensembles['ScaledAB-LR'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('ABLR ', AdaBoostRegressor(LinearRegression()))]) ensembles['ScaledRFR'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('RFR', RandomForestRegressor())]) ensembles['ScaledETR'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('ETR', ExtraTreesRegressor())]) ensembles['ScaledGBR'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('RBR', GradientBoostingRegressor())]) results = [] for key in ensembles: kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed,shuffle=True) cv_result = cross_val_score(ensembles[key], X_train, Y_train, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_result) print('%s: %f (%f)' % (key, cv_result.mean(), cv_result.std())) # 集成算法 - 箱线图 fig = pyplot.figure() fig.suptitle('Algorithm Comparison') ax = fig.add_subplot(111) pyplot.boxplot(results) ax.set_xticklabels(ensembles.keys()) pyplot.show()

其中，num_folds=10表示使用10折交叉验证，seed=7表示随机种子为7，scoring='r2'表示使用R2评分指标来评估模型的性能。 接下来，定义了几种不同的集成算法，包括AdaBoostRegressor、AdaBoostRegressor+...

df = pd.DataFrame({'rfr': [125, 130, 139,133,144], 'xgb': [134, 145, 135,132,140],'svr'[136,137,138,139,142]})求每行的rmse值

df = pd.DataFrame({'rfr': [125, 130, 139, 133, 144], 'xgb': [134, 145, 135, 132, 140], 'svr': [136, 137, 138, 139, 142]}) def rmse(row): return np.sqrt(np.mean((row - row.mean())**2)) df.apply(rmse...
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