model = RandomForestClassifier(random_state=1, n_estimators=10, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1) model.fit(train_titanic, train_label) predictions = model.predict(df_test) result = pd.DataFrame({'PassengerId':titanic_test['PassengerId'].as_matrix(), 'Survived':predictions.astype(np.int32)}) result.to_csv("random_forest_predictions.csv", index=False) print(pd.read_csv("random_forest_predictions.csv"))

时间: 2024-03-30 20:33:29 浏览: 29
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RandomForest_sklearn.zip_sklearn_sklearn RF_southern9qq_随机森林

这段代码是使用随机森林算法对 Titanic 数据集进行分类，并将预测结果保存到 CSV 文件中。其中，模型的参数设置为：随机种子为 1，决策树数量为 10，最小分割样本数为 2，最小叶子节点样本数为 1。训练数据集为 train_titanic，标签为 train_label，测试数据集为 df_test。最后将预测结果以 PassengerId 和 Survived 两列的形式保存到 CSV 文件中，并打印出来。
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from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42, min_samples_leaf=25) prams ={ 'n_estimators':[10 ,20,40,50, 70], 'max_depth' : [3 ,5, 7,8, 11, 12],'min_samples_split' : [2, 3, 5, 9] , 'criterion' : ['gini', 'entropy'], 'max_features':['sqrt','log2'] } gd_rf= GridSearchCV(rf_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_rf.fit(X_train , y_train) print(gd_rf.best_estimator_)解释各行代码

2. rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42, min_samples_leaf=25)：创建一个随机森林分类器模型，其中random_state表示随机种子数，min_samples_leaf表示叶节点的最小样本数。 3. prams ={ 'n_...

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42, min_samples_leaf=25) rf_model.fit(X_train , y_train) print(f'Train : {rf_model.score(X_train, y_train)}') model_eval(rf_model,X_test,y_test)cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual") plt.show()from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42, min_samples_leaf=25) prams ={ 'n_estimators':[10 ,20,40,50, 70], 'max_depth' : [3 ,5, 7,8, 11, 12],'min_samples_split' : [2, 3, 5, 9] , 'criterion' : ['gini', 'entropy'], 'max_features':['sqrt','log2'] } gd_rf= GridSearchCV(rf_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_rf.fit(X_train , y_train) print(gd_rf.best_estimator_)print(f'Train : {tuned_rf.score(X_train, y_train)}') model_eval(tuned_rf,X_test,y_test) print()解释每行代码

2. rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42, min_samples_leaf=25): 声明随机森林分类器模型，设置了随机数生成器的种子和叶子节点最小样本数。 3. rf_model.fit(X_train , y_train): 使用训练集对...

# 导入模块 import prettytable as pt from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score, f1_score from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 创建表格对象 table = pt.PrettyTable() # 设置表格的列名 table.field_names = ["acc", "precision", "recall", "f1", "roc_auc"] # 循环添加数据 # 20个随机状态 for i in range(1): # # GBDT GBDT = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.1, min_samples_leaf=14, min_samples_split=6, max_depth=10, random_state=i, n_estimators=267 ) # GBDT = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.1, n_estimators=142,min_samples_leaf=80,min_samples_split=296,max_depth=7 , max_features='sqrt', random_state=66 # ) GBDT.fit(train_x, train_y) y_pred = GBDT.predict(test_x) # y_predprob = GBDT.predict_proba(test_x) print(y_pred) print('AUC Score:%.4g' % metrics.roc_auc_score(test_y.values, y_pred)) # print('AUC Score (test): %f' %metrics.roc_auc_score(test_y.values,y_predprob[:,1])) accuracy = GBDT.score(val_x, val_y) accuracy1 = GBDT.score(test_x, test_y) print("GBDT最终精确度：{},{}".format(accuracy, accuracy1)) y_predict3 = GBDT.predict(test_x) get_score(test_y, y_predict3, model_name='GBDT') acc = accuracy_score(test_y, y_predict3) # 准确率 prec = precision_score(test_y, y_predict3) # 精确率 recall = recall_score(test_y, y_predict3) # 召回率 f1 = f1_score(test_y, y_predict3) # F1 fpr, tpr, thersholds = roc_curve(test_y, y_predict3) roc_auc = auc(fpr, tpr) data1 = acc data2 = prec data3 = recall data4 = f1 data5 = roc_auc # 将数据添加到表格中 table.add_row([data1, data2, data3, data4, data5]) print(table) import pandas as pd # 将数据转换为DataFrame格式 df = pd.DataFrame(list(table), columns=["acc","prec","recall","f1","roc_auc"]) # 将DataFrame写入Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save()，出现上面的错误怎样更正

根据错误提示可以看出是因为缺少了sklearn库中的metrics模块，需要在开头添加如下代码： python from sklearn import metrics 另外，在代码中出现了get_score函数的调用，但是并没有定义该函数，需要先定义...

优化这段代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取Excel文件 data = pd.read_excel("output.xlsx") # 提取特征和标签 features = data.iloc[:, 1:].values labels = np.where(data.iloc[:, 0] > 59, 1, 0) # 特征选择 selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=11) selected_features = selector.fit_transform(features, labels) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(selected_features, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 创建随机森林分类器 rf_classifier = RandomForestClassifier() # 定义要调优的参数范围 param_grid = { 'n_estimators': [50, 100, 200], # 决策树的数量 'max_depth': [None, 5, 10], # 决策树的最大深度 'min_samples_split': [2, 5, 10], # 拆分内部节点所需的最小样本数 'min_samples_leaf': [1, 2, 4] # 叶节点上所需的最小样本数 } # 使用网格搜索进行调优 grid_search = GridSearchCV(rf_classifier, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数组合和对应的准确率 print("最佳参数组合：", grid_search.best_params_) print("最佳准确率：", grid_search.best_score_) # 使用最佳参数组合训练模型 best_rf_classifier = grid_search.best_estimator_ best_rf_classifier.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = best_rf_classifier.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 打印最高准确率分类结果 print("最高准确率分类结果：", accuracy)

'min_samples_leaf': [1, 2, 4] # 叶节点上所需的最小样本数 } # 使用网格搜索进行调优 grid_search = GridSearchCV(rf_classifier, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数...

解释代码：def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature X=gbdt_lr(X,y)

- 将gbc_leaf重塑为(n_samples, n_estimators)的矩阵，并将结果存储在gbc_feats中。 - 使用OneHotEncoder将gbc_feats转换为onehot向量，并将结果存储在gbc_new_feature中。 - 输出gbc_new_feature并将...

dict_keys(['ccp_alpha', 'criterion', 'init', 'learning_rate', 'loss', 'max_depth', 'max_features', 'max_leaf_nodes', 'min_impurity_decrease', 'min_samples_leaf', 'min_samples_split', 'min_weight_fraction_leaf', 'n_estimators', 'n_iter_no_change', 'random_state', 'subsample', 'tol', 'validation_fraction', 'verbose', 'warm_start'])，之后怎么解决Invalid parameter model1 for estimator GradientBoostingClassifier(). Check the list of available parameters with estimator.get_params().keys()

min_samples_leaf, min_samples_split, min_weight_fraction_leaf, n_estimators, n_iter_no_change, random_state, subsample, tol, validation_fraction, verbose, 和 warm_start。...

解释代码：df=[]#首先创建一个空列表df，用于存储转换后的词向量。 #然后循环遍历训练集中的每个文本，调用avg_feature_vector函数将其转换为词向量 #并将结果添加到df列表中 #最后，使用pandas库将df列表转换为一个DataFrame对象X，其中每一行代表一个文本的词向量。 for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # onehot编码， x是词语，y是情感其情感类别 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray())#gbc_feats为编码的数据 # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) #输出结果为一个矩阵（编码后的结果），每个分类变量都被转换为了一个新的二元变量，表示该变量是否属于对应的分类，这样就可以方便地在机器学习算法中使用了。 return gbc_new_feature

2. 循环遍历训练集中的每个文本，调用avg_feature_vector函数将其转换为词向量，并将结果添加到df列表中。 3. 使用pandas库将df列表转换为一个DataFrame对象X，其中每一行代表一个文本的词向量。 4. 使用SnowNLP库...
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model2 = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=100, max_depth=5, min_samples_split=10, min_samples_leaf=5) model2.fit(x_train, Y_train) y_pred2 = model2.predict(x_test) assessing(Y_test, ...

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好的，下面是使用Python的sklearn库中的load_wine数据集，完成随机森林模型训练及测试，并使用网格搜索确定参数n_estimators、criterion、max_depth、min_samples_leaf的最优组合的代码实现： python from ...

修改完善下列代码，得到十折交叉验证三分类的平均每一折的分类报告，平均每一折的混淆矩阵，平均每一折的auc值和roc曲线。min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)

config["min_samples_split"] = [2, 2, 2] config["min_samples_leaf"] = [1, 1, 1] config["max_features"] = ["auto", "auto", "auto"] config["max_leaf_nodes"] = [None, None, None] return config # ...

1.11.2. Random forests and other randomized tree ensembles 使用random forest对load_wine数据集进行分类（调参）。

'min_samples_leaf': [1, 2, 4] # 叶子节点所需的最小样本数 } rf = RandomForestClassifier(random_state=42) grid_search = GridSearchCV(rf, param_grid, cv=5) # 交叉验证次数 4. 训练和评估模型： ...

XGB模型测试集R2=0.7518，训练集R2=0.8372，这种情况属于过拟合吗？基于hyperopt_objective进行贝叶斯调参，结果还是过拟合，还有什么别的方法吗？有代码可以演示吗

'min_samples_split': hp.uniform('min_samples_split', 0.1, 0.5), 'min_samples_leaf': hp.uniform('min_samples_leaf', 0.1, 0.5), 'max_features': hp.choice('max_features', ['sqrt', 'log2']) } # 定义...
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