pred = rf.predict(test_vectors) sklearn.metrics.f1_score(newsgroups_test.target, pred, average='binary')
时间: 2024-04-02 10:32:34 浏览: 80
这段代码是用来计算二分类问题中的F1-score指标的。其中,test_vectors是测试集的特征向量,rf是一个训练好的随机森林模型,pred是用训练好的模型对测试集进行预测得到的结果。newsgroups_test.target是测试集的标签,average='binary'表示计算二分类问题中的F1-score。
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from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf=RandomForestRegressor(n_estimators=200,random_state=0) #rf.fit(X_train, y_train) rf.fit(X_train, y_train) y_train_pred=rf.predict(X_train) y_test_pred=rf.predict(X_test) print(y_test_pred)
这段代码中,首先从sklearn.ensemble库中导入RandomForestRegressor类,并创建了一个名为rf的实例。
然后调用rf的fit方法来拟合训练集,其中传入X_train和y_train作为参数。
接下来分别使用rf的predict方法来对训练集和测试集进行预测,将预测结果分别赋值给y_train_pred和y_test_pred。
最后输出y_test_pred的值。由于缺少上下文,无法判断y_test_pred的输出结果是否有意义。
X=dataset.iloc[:,2:-1] y=dataset.iloc[:,1] print(dataset.shape) 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=0) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train =sc.fit_transform(X_train) X_test= sc.transform(X_test) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf=RandomForestRegressor(n_estimators=200,random_state=0) #rf.fit(X_train, y_train) #拟合训练集 rf.fit(X_train, y_train) #对训练集和测试集进行预测 y_train_pred=rf.predict(X_train) y_test_pred=rf.predict(X_test) print(y_test_pred)
这段代码是一个随机森林回归模型的训练和预测过程。首先,将数据集中除了第一列和最后一列以外的列赋值给变量X,将数据集中第一列赋值给变量y。然后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集,其中测试集占总数据集的20%。接下来,使用StandardScaler对X_train和X_test进行标准化处理。最后,使用RandomForestRegressor对训练集进行拟合,然后分别对训练集和测试集进行预测,并将测试集的预测结果打印出来。