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()
时间: 2024-04-20 08:25:53 浏览: 17
这段代码是用于数据预处理和随机森林回归的模型训练和评估。首先,它使用`StandardScaler`对输入特征进行标准化处理。然后,使用`RandomForestRegressor`模型进行训练,设置了5000个决策树和每个决策树的最大特征数量为输入特征数的三分之一。接下来,使用训练好的模型对输入数据进行预测,并使用散点图可视化了预测值和真实值的对比。最后,打印了每个特征的重要性,并绘制了特征重要性的排序条形图。
请注意,这段代码可能需要引入一些必要的库和数据集,否则会出现错误。
相关问题
from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X)
这是一个用于数据预处理的代码片段,使用了Scikit-learn库中的StandardScaler类。这个类可以对数据进行标准化处理,使得数据的均值为0,标准差为1。这个代码片段中,首先创建了一个StandardScaler类的对象scaler,然后使用它的fit_transform方法对数据X进行标准化处理,得到一个新的标准化后的数据。标准化后的数据可以使得不同的特征之间具有可比性,提高模型的准确性。
# K-means模型训练 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X)
这段代码是使用sklearn中的StandardScaler对数据进行标准化处理,然后再用K-means模型进行训练。在K-means模型中,为了保证各个特征的重要性相同,需要对数据进行标准化处理,使得数据的均值为0,方差为1。这可以避免某些特征因为数值范围较大而对结果产生较大的影响。
具体来说,对于给定的数据集X,首先使用StandardScaler对其进行标准化处理,得到标准化后的数据集X_scaled。然后利用X_scaled对K-means模型进行训练,得到聚类中心以及每个数据点所属的类别。