n_estimators_range = np.arange(50, 500, 50)
时间: 2024-03-01 14:47:18 浏览: 31
n_estimators_range = np.arange(50, 500, 50) 是一个用于定义随机森林模型中决策树数量的参数范围。在这个例子中,参数的取值范围是从50到500,步长为50。这意味着模型将尝试使用从50到500之间的决策树数量进行训练和预测。
随机森林是一种集成学习算法,它通过组合多个决策树来进行分类或回归任务。每个决策树都是基于不同的随机样本和特征进行训练,然后通过投票或平均的方式来得出最终的预测结果。n_estimators参数用于指定随机森林中决策树的数量,它是一个重要的超参数,可以影响模型的性能和复杂度。
通过定义一个范围,如np.arange(50, 500, 50),我们可以使用交叉验证等方法来选择最佳的决策树数量,以获得最好的模型性能。
相关问题
n_classes = 3 n_estimators = 30 plot_colors = "ryb" cmap = plt.cm.RdYlBu plot_step = 0.02 # fine step width for decision surface contours plot_step_coarser = 0.5 # step widths for coarse classifier guesses RANDOM_SEED = 13 # fix the seed on each iteration iris = load_iris() plot_idx = 1 models = [DecisionTreeClassifier(max_depth=None), RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimators), ExtraTreesClassifier(n_estimators=n_estimators), AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=3), 将上面的代码加上注释
下面是对该代码的注释:
```python
# 导入需要的库和模块
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, ExtraTreesClassifier, AdaBoostClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 定义需要的参数
n_classes = 3 # 类别数
n_estimators = 30 # 集成模型中基分类器的数量
plot_colors = "ryb" # 绘图时使用的颜色
cmap = plt.cm.RdYlBu # 绘图时使用的颜色映射
plot_step = 0.02 # 决策面轮廓线的细度
plot_step_coarser = 0.5 # 粗略分类器猜测的步骤宽度
RANDOM_SEED = 13 # 每次迭代时固定种子
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 设置绘图的子图位置
plot_idx = 1
# 定义四个基分类器
models = [DecisionTreeClassifier(max_depth=None), # 决策树
RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimators), # 随机森林
ExtraTreesClassifier(n_estimators=n_estimators), # 极端随机树
AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=3), # AdaBoost
n_estimators=n_estimators)]
# 开始绘制四个基分类器的决策面
for pair in ([0, 1], [0, 2], [2, 3]):
for model in models:
# 从数据集中选取两个特征作为x轴和y轴
X = iris.data[:, pair]
y = iris.target
# 随机化样本,将数据集分成训练集和测试集
idx = np.arange(X.shape[0])
np.random.seed(RANDOM_SEED)
np.random.shuffle(idx)
X = X[idx]
y = y[idx]
half = int(X.shape[0] / 2)
X_train, X_test = X[:half], X[half:]
y_train, y_test = y[:half], y[half:]
# 训练基分类器
model.fit(X_train, y_train)
# 绘制训练集和测试集的散点图
plt.subplot(3, 4, plot_idx)
plt.tight_layout()
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=cmap, edgecolor='k')
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cmap, alpha=0.6, edgecolor='k')
# 绘制决策面轮廓线
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1, plot_step),
np.arange(X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1, plot_step))
Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
cs = plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=cmap, alpha=.5)
# 绘制分类器猜测的决策面轮廓线
xx_coarser, yy_coarser = np.meshgrid(np.arange(X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1, plot_step_coarser),
np.arange(X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1, plot_step_coarser))
Z_points_coarser = model.predict(np.c_[xx_coarser.ravel(), yy_coarser.ravel()]).reshape(xx_coarser.shape)
cs_points = plt.scatter(xx_coarser, yy_coarser, s=15, c=Z_points_coarser, cmap=cmap, edgecolor='none')
# 设置图像的标题和绘图的标签
plt.title(pair)
plot_idx += 1
# 显示绘制结果
plt.suptitle("Classifiers on feature subsets of the Iris dataset")
plt.axis("tight")
plt.show()
```
from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()
这段代码是用于特征标准化、随机森林回归模型训练、模型评估和特征重要性可视化的代码。
首先,通过导入`StandardScaler`库,使用`fit`方法对特征`X`进行标准化处理,然后使用`transform`方法对特征进行转换得到`X_s`。
接着,导入`RandomForestRegressor`库,创建一个包含5000个决策树的随机森林回归模型,其中`n_estimators`表示决策树的数量,`max_features`表示每棵树使用的最大特征数量(这里设置为特征数量的1/3),`random_state`为随机种子。通过调用模型的`fit`方法,使用标准化后的特征`X_s`和目标变量`y`进行训练。
然后,使用训练好的模型对标准化后的特征`X_s`进行预测,得到预测结果`pred`。接着,通过`plt.scatter`绘制预测值和真实值的散点图,并使用`np.linspace`生成一系列数值作为横轴,并绘制一条直线表示预测值和真实值相等的情况。
接下来,通过`print(model.feature_importances_)`打印出特征重要性的值,并使用`argsort()`方法对特征重要性进行排序得到索引。然后使用`plt.barh`绘制水平条形图,横轴表示特征重要性的值,纵轴表示特征的名称,以可视化特征重要性的排名。
最后,通过`plt.tight_layout()`方法调整图像布局,使得图像更加美观。请确保已经导入了相关的库,并将代码中的`X`和`y`替换为实际的数据。
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