data_pred=pd.read_csv('D:/Desktop/统计案例分析/随机森林.csv',index_col=0,encoding='gb2312') index=data_pred.index y_pred=rf.predict(data_pred.values)

时间: 2024-02-16 12:00:52 浏览: 57
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推荐了多个资源呢和教程讲解随机森林预测模型

这段代码看起来是在使用随机森林模型对数据进行预测。其中,读取的数据存储在 'D:/Desktop/统计案例分析/随机森林.csv' 文件中,使用了 pandas 库的 read_csv() 函数读取数据,指定了 index_col=0 参数,将数据的第一列作为索引,指定了 encoding='gb2312' 参数,以 GB2312 编码方式读取文件。 接下来,将读取的数据转换为模型能够接受的格式,即转换为数组形式,使用了 values 属性。然后,使用训练好的随机森林模型 rf 对数据进行预测,将预测结果保存在 y_pred 变量中。 需要注意的是,如果模型训练时使用的特征与待预测数据中的特征不一致,可能会导致预测结果不准确。因此,在使用模型进行预测时,需要确保使用的特征与模型训练时使用的特征一致。
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率:', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

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