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)
时间: 2023-08-18 17:52:06 浏览: 71
这段代码的作用是使用随机森林算法对一个数据集进行回归分析。首先,将数据集分为自变量(X)和因变量(y),然后使用train_test_split函数将数据集分为训练数据集和测试数据集。接着,使用StandardScaler函数对自变量进行标准化处理,使得数据分布更加符合正态分布。最后,使用RandomForestRegressor函数建立随机森林回归模型,并对训练集和测试集进行预测,并将预测结果输出。
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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)
这段代码中,首先将数据集中除了第一列和最后一列以外的所有列作为自变量X,第一列作为因变量y。
接下来使用train_test_split函数将X和y划分为训练集和测试集,其中设置了测试集占比为0.2,随机种子为0。
然后使用StandardScaler对训练集和测试集进行标准化处理,其中将fit_transform函数用于训练集,transform函数用于测试集。标准化处理可以使得各个特征的尺度一致,避免某些特征对模型的影响过大。
features = dataset.iloc[:, :-1].values labels = dataset.iloc[:, -1].values
这段代码是用来从一个数据集中提取出特征和标签的。其中 `iloc` 是 pandas 库中的方法,用于基于整数位置来访问数据。`: , :-1` 表示选取所有的行,但是只选取除了最后一列之外的所有列,也就是说,选取的是数据集中的特征。`: , -1` 表示选取所有的行,但是只选取最后一列,也就是说,选取的是数据集中的标签。`.values` 表示将选取到的数据转化为 numpy 数组。因此,这段代码将数据集中的特征和标签分别存储到了 `features` 和 `labels` 两个变量中。