集成学习python代码随机森林
时间: 2023-11-03 21:07:11 浏览: 50
集成学习是一种将多个模型组合起来进行预测的方法,其中随机森林是一种基于决策树的集成学习算法。在Python中,可以使用scikit-learn库来实现随机森林算法。以下是一个简单的随机森林分类器的Python代码示例:
```
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 创建随机森林分类器对象
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)
# 训练模型
rfc.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = rfc.predict(X_test)
```
其中,`n_estimators`表示生成的决策树数量,`max_depth`表示每棵决策树的最大深度,`random_state`表示随机数种子,`X_train`和`y_train`表示训练数据集,`X_test`表示测试数据集,`y_pred`表示预测结果。
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stacking集成学习python代码
以下是一个简单的 stacking 集成学习的 Python 代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 加载数据
X, y = load_iris(return_X_y=True)
# 划分训练集和验证集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 初始化基模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=42)
lr = LogisticRegression(random_state=42)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
nb = GaussianNB()
# 训练基模型
rf.fit(X_train, y_train)
lr.fit(X_train, y_train)
knn.fit(X_train, y_train)
nb.fit(X_train, y_train)
# 使用基模型对验证集进行预测
rf_pred = rf.predict(X_test)
lr_pred = lr.predict(X_test)
knn_pred = knn.predict(X_test)
nb_pred = nb.predict(X_test)
# 计算基模型的准确率
rf_acc = accuracy_score(y_test, rf_pred)
lr_acc = accuracy_score(y_test, lr_pred)
knn_acc = accuracy_score(y_test, knn_pred)
nb_acc = accuracy_score(y_test, nb_pred)
print('Random Forest accuracy:', rf_acc)
print('Logistic Regression accuracy:', lr_acc)
print('KNN accuracy:', knn_acc)
print('Naive Bayes accuracy:', nb_acc)
# 构建元模型的训练集和验证集
train_meta = [rf_pred, lr_pred, knn_pred, nb_pred]
train_meta = np.array(train_meta).T
test_meta = np.column_stack((rf.predict(X_test), lr.predict(X_test), knn.predict(X_test), nb.predict(X_test)))
# 初始化元模型
meta_model = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=42)
# 训练元模型
meta_model.fit(train_meta, y_test)
# 使用元模型对验证集进行预测
meta_pred = meta_model.predict(test_meta)
# 计算元模型的准确率
meta_acc = accuracy_score(y_test, meta_pred)
print('Stacking accuracy:', meta_acc)
```
该代码使用 scikit-learn 库中的 iris 数据集演示了如何使用 stacking 集成学习。首先,将数据集划分为训练集和验证集;然后,使用随机森林、逻辑回归、KNN 和朴素贝叶斯等基模型对训练集进行训练,并在验证集上进行预测和评估;接着,将基模型的预测结果作为元特征,构建元模型的训练集和验证集;最后,使用随机森林作为元模型对验证集进行预测和评估。
随机森林分类模型python代码
随机森林是一种集成学习算法,它由多个决策树组成,通过投票或平均的方式来进行分类。在Python中,可以使用scikit-learn库来实现随机森林分类模型。下面是一个简单的示例代码:
```python
# 导入所需的库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建随机森林分类器
rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
rf_classifier.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = rf_classifier.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)
```
这段代码首先导入了所需的库,包括`RandomForestClassifier`用于创建随机森林分类器,`load_iris`用于加载鸢尾花数据集,`train_test_split`用于划分训练集和测试集,以及`accuracy_score`用于计算准确率。
接下来,代码加载了鸢尾花数据集,并将特征数据赋值给`X`,目标数据赋值给`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`test_size=0.2`表示将20%的数据作为测试集。
接着,创建了一个随机森林分类器对象`rf_classifier`,并设置了参数`n_estimators=100`表示使用100个决策树构建随机森林。
然后,使用训练集数据和目标数据来训练模型,调用`fit`方法。
接下来,使用训练好的模型对测试集进行预测,调用`predict`方法。
最后,使用`accuracy_score`函数计算预测结果的准确率,并打印出来。