scores = cross_val_score(rfc, X, y, cv=5)是什么意思
时间: 2024-06-06 14:08:29 浏览: 15
这段代码使用了交叉验证(cross-validation)来评估随机森林分类器(RFC)的性能。具体地,它使用了SciKit-Learn库中的cross_val_score函数,该函数可以对模型进行交叉验证并返回每一次验证的得分。其中,参数rfc是随机森林分类器,X是特征矩阵,y是目标变量向量,cv=5表示使用5折交叉验证。返回值scores是一个包含每次验证得分的数组。
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X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) rfc.fit(X_train,Y_train) RandomForestClassifier(max_depth=2, n_estimators=20) rfc.score(X_test,Y_test) rfc.predict(X_test) scores = cross_val_score(rfc,X,Y,cv=9) scores.mean() from sklearn.model_selection import GridSearchCV#网格化搜索 param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y)
这段代码使用了随机森林算法进行分类,将数据集分为训练集和测试集,并使用训练集来训练模型。然后,使用测试集来计算模型的准确率(score)和预测结果(predict)。接着,使用交叉验证(cross_val_score)来评估模型的性能。最后,使用网格化搜索(GridSearchCV)来选取最优的超参数组合(n_estimators、max_features和max_depth)来优化模型的性能。
需要注意的是,由于没有提供数据集的具体信息,所以无法确切知道这段代码的用途和效果如何。
Y = df_dummies['睡眠障碍'] Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(X,Y,test_size = 0.3) rfc = RandomForestClassifier().fit(Xtrain,Ytrain) print(rfc.score(Xtest,Ytest)) test_scores = [] n_estimators = range(150,200,1) Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(X,Y,test_size = 0.3) for n in n_estimators: rfc = RandomForestClassifier( n_estimators=n ).fit(Xtrain,Ytrain) test_scores.append(cross_val_score(rfc,Xtest,Ytest,cv =10).mean()) px.line( x = n_estimators, y = test_scores )
这是一个基于随机森林分类器的机器学习模型,用于对睡眠障碍进行预测。其中,X是不包含睡眠障碍的特征矩阵,df_dummies是经过独热编码后的数据集,Y是睡眠障碍的标签。train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集,用于模型训练和评估。随机森林分类器是一种集成学习方法,可以用于特征选择和分类预测。通过调整n_estimators参数来寻找最佳模型,cross_val_score函数用于交叉验证模型的准确率。px.line函数将不同n_estimators下的测试准确率绘制成折线图,用于模型选择和调参。