随机森林回归预测python
时间: 2023-10-02 13:06:51 浏览: 57
随机森林回归是一种基于决策树的集成学习方法,用于解决回归问题。在Python中,您可以使用sklearn库中的RandomForestRegressor类来构建和训练随机森林回归模型。首先,您需要导入相应的库,并创建一个随机森林回归对象。然后,使用fit方法来训练模型,传入训练数据集X_train和对应的目标变量Y_train。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn import metrics
import numpy as np
forest = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=1, n_jobs=-1)
forest.fit(X_train, Y_train)
```
在训练完成后,您可以使用score方法来评估模型的性能,常用的评估指标包括准确率分数、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)。以下是一个示例代码:
```python
score = forest.score(X_validation, Y_validation)
print('随机森林模型得分:', score)
print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(Y_validation, y_validation_pred))
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(Y_validation, y_validation_pred))
print('Root Mean Squared Error:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(Y_validation, y_validation_pred)))
```
如果您希望可视化决策树,您可以使用export_graphviz函数将决策树导出为.dot文件,并使用Graphviz库将其转换为图形。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz
with open('./wine.dot', 'w', encoding='utf-8') as f:
f = export_graphviz(pipe.named_steps['regressor'].estimators_[0], out_file=f)
```
请注意,这里假设您已经创建了一个名为pipe的管道,并且在管道中的某个步骤使用了随机森林回归器。您可以根据您的具体情况进行相应的修改。