from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features,prices,test_size=0.2,random_state = 0) from sklearn.metrics import r2_score def performance_metric(y_true, y_predict): score = r2_score(y_true,y_predict) return score score = performance_metric([3, -0.5, 2, 7, 4.2], [2.5, 0.0, 2.1, 7.8, 5.3]) print ("Model has a coefficient of determination, R^2, of {:.3f}.".format(score)) vs.ModelLearning(X_train, y_train) vs.ModelComplexity(X_train, y_train) from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor def fit_model2(X, y): best_estimator = None return best_estimator optimal_reg = fit_model(X_train, y_train) print ("Parameter 'max_depth' is {} for the optimal model.".format(optimal_reg.get_params()['max_depth']))
时间: 2023-12-24 09:27:52 浏览: 33
这段代码是用于训练决策树回归模型,并对模型进行性能评估和调参。
首先,使用train_test_split()函数将数据集features和prices划分为训练集和测试集,其中训练集占80%,测试集占20%。
然后,定义了一个名为performance_metric()的函数,用于计算决策树回归模型的性能。该函数使用R2评分作为性能指标,其中y_true表示真实值,y_predict表示模型预测值。在代码中,使用了一个样例来测试该函数的正确性。
接下来,使用ModelLearning()函数和ModelComplexity()函数可视化模型在训练集上的表现和不同参数取值下的性能,以便对模型进行调参。
然后,使用DecisionTreeRegressor()函数定义了一个决策树回归模型,并使用fit_model()函数对其进行训练,得到最优模型optimal_reg。
最后,使用get_params()函数获取optimal_reg的最优参数,并输出结果。需要注意的是,这段代码中的fit_model2()函数未定义,应该改为fit_model()函数。
相关问题
from sklearn.model_selection import train_test_split、
`from sklearn.model_selection import train_test_split` 是一个用于数据集划分的函数,它可以将数据集划分为训练集和测试集。这个函数在机器学习中非常常用,因为我们需要将数据集划分为训练集和测试集来评估模型的性能。
使用 `train_test_split` 函数可以将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集。它的常见用法如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,`X` 是特征矩阵,`y` 是目标变量。`test_size` 参数指定了测试集所占的比例,这里设置为 0.2 表示测试集占总数据集的 20%。`random_state` 参数用于设置随机种子,保证每次划分的结果一致。
划分完成后,`X_train` 和 `y_train` 是训练集的特征矩阵和目标变量,`X_test` 和 `y_test` 是测试集的特征矩阵和目标变量。
下载包from sklearn.model_selection import train_test_split
`sklearn.model_selection`是scikit-learn库中的一个模块,用于数据集的划分和交叉验证。其中`train_test_split`函数是该模块中的一个方法,用于将数据集划分为训练集和测试集。
使用`train_test_split`函数需要先导入相应的包,可以通过以下方式导入:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
`train_test_split`函数的使用方法如下:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,`X`是特征数据,`y`是目标数据。`test_size`参数指定了测试集的比例,可以是一个小数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。`random_state`参数用于设置随机种子,保证每次划分结果一致。
返回的结果是划分好的训练集和测试集,分别为`X_train`、`X_test`、`y_train`、`y_test`。