estimator_list
时间: 2024-05-18 18:09:02 浏览: 13
`estimator_list` 通常是指在机器学习中使用的估算器(estimator)的列表。估算器是一个基于数据拟合模型的对象,可以用于分类、回归、聚类等任务,是 Scikit-learn 中实现机器学习算法的主要组件之一。
下面是一个使用估算器训练和预测模型的示例代码[^1]:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载波士顿房价数据
boston = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 定义线性回归模型并拟合数据
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)
```
在这个例子中,`LinearRegression` 就是一个估算器,`X_train, y_train` 是用于训练模型的训练集,`X_test` 是用于测试模型性能的测试集。`fit` 函数用于训练模型,`predict` 函数用于对测试集进行预测。
相关问题
下面代码是否正确,如何不对该如何修改# 选择最优参数 tree_param = {'criterion': ['mse', 'friedman_mse', 'mae'], 'max_depth': list(range(10))} # 待选参数 grid = GridSearchCV(tree.DecisionTreeRegressor(), param_grid=tree_param, cv=3) # 实例化对象 grid.fit(Xtrain, Ytrain) # 训练模型 grid.best_params_, grid.best_estimator_ # 最优参数,最优模型
这段代码的问题在于最后一行没有使用print语句进行输出。正确的写法是使用print语句输出最优参数和最优模型,如下所示:
```
print(grid.best_params_) # 输出最优参数
print(grid.best_estimator_) # 输出最优模型
```
如果你想要将最优参数和最优模型保存到变量中,也可以这样写:
```
best_params = grid.best_params_
best_estimator = grid.best_estimator_
```
随机森林调参n_estimator
根据引用中的信息,最佳的n_estimators参数值为50。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [心脏衰竭致死率预测包含随机森林回归、决策树、svm等算法](https://download.csdn.net/download/qq_30803353/87614674)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于scikit-learn的随机森林调参实战](https://blog.csdn.net/Kaiyuan_sjtu/article/details/80173417)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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