model=CascadeForestRegressor(random_state=1) model.fit(X_train,y_train) y_pred=model.predict(X_test) y_test1=pd.DataFrame(y_test) y_pred1=pd.DataFrame(y_pred) y_test1.to_csv(r'C:\wendy\20230408\y_test_noJHK.csv',index=False) y_pred1.to_csv(r'C:\wendy\20230408\y_pred_noJHK.csv',index=False) from sklearn.metrics import explained_variance_score score=explained_variance_score(y_test,y_pred) print('evs: %.2f%%' %(score*100.0)) mse=mean_squared_error(y_test,y_pred) print("\nTesting MSE: {:.3f}".format(mse))

这段代码使用了级联森林回归模型（CascadeForestRegressor）进行预测。首先，创建了一个CascadeForestRegressor对象，并设置了随机种子为1。然后，调用fit方法对训练集进行训练，使用predict方法对测试集进行预测，并将预测结果保存到y_pred中。

接下来，将y_test和y_pred转换为DataFrame，并将其保存为CSV文件。

然后，导入了explained_variance_score和mean_squared_error两个指标。使用explained_variance_score计算解释方差分数，用于评估模型的预测性能。使用mean_squared_error计算均方误差（MSE），用于评估模型的预测误差。

最后，打印出解释方差分数和测试集的均方误差。

你可以根据需要修改文件路径和文件名，并根据实际情况选择其他评估指标来评估模型的性能。

相关问题

#划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(['type'], axis=1), data['type'], test_size=0.2, random_state=42) #构建决策树模型 dt_model = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dt_model.fit(X_train, y_train) #构建支持向量机模型 svm_model = SVC(random_state=42) svm_model.fit(X_train, y_train) #在测试集上进行预测，并计算准确性 y_pred_dt = dt_model.predict(X_test) dt_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_dt) y_pred_svm = svm_model.predict(X_test) svm_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_svm) print("决策树准确性:", dt_accuracy) print("支持向量机准确性:", svm_accuracy)

这段代码是用来训练和测试两个分类模型（决策树和支持向量机），并评估它们的准确性。

首先，使用 `train_test_split` 方法将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占比为 80%。然后，分别使用 `DecisionTreeClassifier` 和 `SVC` 方法构建决策树和支持向量机两个模型，并在训练集上进行拟合。接着，用两个模型对测试集进行预测，使用 `accuracy_score` 方法计算出两个模型的准确性。最后，将两个模型的准确性打印出来，以便比较它们的表现。

这个过程是机器学习中常见的模型建立、训练和评估的流程，目的是找到一个在测试集上表现良好的模型，以便用于预测新的未知样本。

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)

这段代码是一个随机森林回归模型的训练和预测过程。首先，将数据集中除了第一列和最后一列以外的列赋值给变量X，将数据集中第一列赋值给变量y。然后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。接下来，使用StandardScaler对X_train和X_test进行标准化处理。最后，使用RandomForestRegressor对训练集进行拟合，然后分别对训练集和测试集进行预测，并将测试集的预测结果打印出来。