怎么将RFECV中的scoring指定为随机森林回归的RMSE,即均方根误差
时间: 2024-05-02 21:21:17 浏览: 23
在使用RFECV时,可以通过指定estimator参数为随机森林回归模型,并且通过scoring参数为"neg_mean_squared_error"来计算均方根误差,如下所示:
```
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 定义随机森林回归模型
rf_model = RandomForestRegressor()
# 定义RFECV对象,并指定estimator和scoring参数
rfecv = RFECV(estimator=rf_model, step=1, cv=10, scoring='neg_mean_squared_error')
# 训练模型并进行特征选择
rfecv.fit(X_train, y_train)
# 输出特征重要性排名
print("Feature ranking:", rfecv.ranking_)
# 输出最优特征数量
print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)
# 输出最优模型的RMSE
y_pred = rfecv.predict(X_test)
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
print("RMSE of the optimal model: %.4f" % rmse)
```
其中,"neg_mean_squared_error"是负均方误差,需要将其取反后再进行计算均方根误差。