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()

这段代码是一个机器学习模型的训练和评估过程，其中使用了StandardScaler对特征进行标准化处理，然后使用RandomForestRegressor模型进行训练，并计算了模型在训练数据上的得分（score）。接着对预测值和真实值进行了散点图的可视化，并绘制了重要性排名图。

需要注意的是，代码中的X和y表示输入的特征和目标变量，需要根据具体的数据进行替换。另外，代码中使用了一些库，需要确保这些库已经安装并导入。如果需要运行这段代码，请确保相关的依赖已经安装，并替换X和y为实际的数据。

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。