构造完整的random_forecasting .py程序代码。 运行带有随机森林分类器的代码,在输入参数中使用rf标志,通过运行以下命令: $ python random_forests.py——分类器类型rf 将两幅图(如果成功)保存到以下表格中,以便提交。 现在,通过在输入参数中使用erf标志,使用极其随机的森林分类器运行代码。执行如下命令: $ python random_forests.py——分类器类型erf 您应该会看到一些数字弹出。保存这些数字以便提交。 如果你将上面的截图与随机森林分类器获得的边界进行比较,你会发现这些边界更加平滑。请解释一下。
时间: 2023-04-09 22:02:24 浏览: 54
我可以回答这个问题。极其随机的森林分类器(Extra Trees)与随机森林分类器(Random Forests)的主要区别在于它们在构建决策树时的随机性程度不同。随机森林分类器在构建每个决策树时,会随机选择一部分特征进行划分,以减少过拟合的风险。而极其随机的森林分类器则会在每个节点上随机选择特征,并随机选择划分点,以进一步增加模型的随机性。这种随机性可以减少模型的方差,从而使得边界更加平滑。
相关问题
构造完整的random_forecasting .py程序代码。 运行带有随机森林分类器的代码,在输入参数中使用rf标志,通过运行以下命令: $ python random_forests.py——分类器类型rf 将两幅图(如果成功)保存到以下表格中,以便提交。 现在,通过在输入参数中使用erf标志,使用极其随机的森林分类器运行代码。执行如下命令: $ python random_forests.py——分类器类型erf
我可以回答这个问题。以下是构造完整的random_forecasting.py程序代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, ExtraTreesClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Load data
data = pd.read_csv('data.csv')
# Split data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('target', axis=1), data['target'], test_size=0.2, random_state=42)
# Define classifier type based on input flag
if sys.argv[1] == 'rf':
clf = RandomForestClassifier()
elif sys.argv[1] == 'erf':
clf = ExtraTreesClassifier()
# Train classifier
clf.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on test set
y_pred = clf.predict(X_test)
# Calculate accuracy score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
# Save accuracy score to file
with open('accuracy.txt', 'w') as f:
f.write(str(accuracy))
# Save feature importances to file
importances = clf.feature_importances_
with open('importances.txt', 'w') as f:
for i in range(len(importances)):
f.write(str(importances[i]) + '\n')
```
如果运行时使用了rf标志,则会使用随机森林分类器。如果使用了erf标志,则会使用极其随机的森林分类器。程序会将准确度和特征重要性保存到文件中。
D:\Python37\python.exe D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/Electric-Power-Hourly-Load-Forecasting-using-Recurrent-Neural-Networks-master/load_forecasting.py Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/Electric-Power-Hourly-Load-Forecasting-using-Recurrent-Neural-Networks-master/load_forecasting.py", line 5, in <module> from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 21, in <module> from keras import models File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\models\__init__.py", line 18, in <module> from keras.engine.functional import Functional File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\engine\functional.py", line 26, in <module> from keras import backend File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\backend.py", line 32, in <module> from keras import backend_config File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\backend_config.py", line 33, in <module> @tf.__internal__.dispatch.add_dispatch_support AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__' 进程已结束,退出代码为 1
根据您提供的错误信息,看起来您在运行一个脚本时遇到了模块导入错误。脚本中的 `load_forecasting.py` 文件无法导入 `keras` 模块的一些组件。
这个问题通常是由版本不兼容或依赖项问题引起的。在最新版本的 TensorFlow 中,`keras` 被整合到 TensorFlow 的核心中,而不再是单独的模块。由于这种变化,可能会导致一些旧脚本在导入 `keras` 组件时出现错误。
为了解决这个问题,您可以尝试以下方法:
1. 更新依赖项:
- 确保您的 TensorFlow 和 Keras 版本是最新的。您可以使用 `pip` 命令更新它们,例如 `pip install --upgrade tensorflow keras`。
- 更新其他相关依赖项,如 NumPy、Pandas 等。
2. 修改导入语句:
- 如果您的 TensorFlow 版本是 2.x,可以尝试将导入语句修改为 `from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation, Dropout`。
- 如果您使用的是旧版本的 TensorFlow(1.x),则修改导入语句为 `from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout`。
请根据上述建议检查和调试您的代码,以解决模块导入错误。如果问题仍然存在,请提供更多关于脚本、项目结构和依赖项的信息,我将尽力提供更多帮助。