def train_random_forest(): # global df, train_ratio # x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], train_size=train_ratio) # model = RandomForestRegressor() # model.fit(x_train, y_train) # score = model.score(x_test, y_test) # text_output.insert(tk.END, "随机森林模型测试评分:{:.2f}\n".format(score))解释每一句代码含义
时间: 2023-12-24 15:42:24 浏览: 27
这段代码定义了一个名为`train_random_forest()`的函数,其功能是训练一个随机森林模型并返回测试评分。具体来说:
- `global df, train_ratio`:声明`df`和`train_ratio`为全局变量。
- `x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], train_size=train_ratio)`:使用`train_test_split`函数将数据集`df`划分为训练集和测试集,其中训练集占比为`train_ratio`,并将划分后的特征和标签分别赋值给`x_train, x_test, y_train, y_test`四个变量。
- `model = RandomForestRegressor()`:创建一个随机森林回归模型对象`model`。
- `model.fit(x_train, y_train)`:使用训练集`x_train, y_train`来训练模型。
- `score = model.score(x_test, y_test)`:使用测试集`x_test, y_test`来对模型进行评分,评分结果赋值给变量`score`。
- `text_output.insert(tk.END, "随机森林模型测试评分:{:.2f}\n".format(score))`:将测试评分结果添加到文本框`text_output`中,其中`{:.2f}`表示将评分结果保留两位小数,`\n`表示换行符。
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def train_selected_model(): # global model_var # selected_model = model_var.get() # if selected_model == "线性回归": # train_linear_regression() # elif selected_model == "决策树": # train_decision_tree() # elif selected_model == "随机森林": # train_random_forest() 解释每一句代码含义
这段代码定义了一个名为`train_selected_model()`的函数,其功能是根据用户选择的模型类型训练相应的模型。具体来说:
- `global model_var`:声明`model_var`为全局变量。
- `selected_model = model_var.get()`:获取用户选择的模型类型,并将其赋值给变量`selected_model`。
- `if selected_model == "线性回归":`:如果用户选择的模型类型为线性回归,则执行下一行代码。
- `train_linear_regression()`:调用`train_linear_regression()`函数,训练线性回归模型。
- `elif selected_model == "决策树":`:如果用户选择的模型类型为决策树,则执行下一行代码。
- `train_decision_tree()`:调用`train_decision_tree()`函数,训练决策树模型。
- `elif selected_model == "随机森林":`:如果用户选择的模型类型为随机森林,则执行下一行代码。
- `train_random_forest()`:调用`train_random_forest()`函数,训练随机森林模型。
def __init__(self, train_x, train_y, likelihood):
这是一个类的构造函数,用于初始化类的属性。该函数有四个参数:self,train_x,train_y,和likelihood。其中self是指类自身,train_x和train_y是用于训练的数据集,likelihood是指定的似然函数。在函数中,可以将这些参数保存为类的属性,以便在类的其他方法中使用。例如:
```python
class MyClass:
def __init__(self, train_x, train_y, likelihood):
self.train_x = train_x
self.train_y = train_y
self.likelihood = likelihood
def train(self):
# use train_x and train_y to train the model with the specified likelihood function
pass
```
在这个例子中,train() 方法可以使用 __init__() 中保存的属性 train_x、train_y 和 likelihood 来训练模型。