1)按照8:2的比例划分训练集X_train, y_train和验证集数据X_verify, y_verify 2)创建随机森林模型,其中随机种子为5,并训练X_train, y_train; 2)输出采用随机森林预测对数据集X_verify, y_verify的准确率
时间: 2024-03-11 12:46:46 浏览: 10
好的,我已经理解了你的问题。以下是解答:
1)按照8:2的比例划分训练集 X_train, y_train 和验证集数据 X_verify, y_verify
这个可以使用 Scikit-learn 的 train_test_split 函数来完成:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_verify, y_train, y_verify = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,X 和 y 分别是原始数据的特征和标签,test_size 参数指定了验证集所占的比例,random_state 参数指定了随机种子,以便可重复性。
2)创建随机森林模型,其中随机种子为5,并训练 X_train, y_train
同样使用 Scikit-learn 中的 RandomForestClassifier 类创建随机森林模型:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf_model = RandomForestClassifier(random_state=5)
rf_model.fit(X_train, y_train)
```
其中,random_state 参数指定了随机种子,以便可重复性。fit 函数用于训练模型。
3)输出采用随机森林预测对数据集 X_verify, y_verify 的准确率
使用 predict 函数对 X_verify 数据集进行预测,并使用 accuracy_score 函数计算预测准确率:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = rf_model.predict(X_verify)
accuracy = accuracy_score(y_verify, y_pred)
print("准确率为:", accuracy)
```
其中,y_pred 是模型对 X_verify 数据集的预测结果,accuracy_score 函数用于计算预测结果与真实标签的准确率。