randomforestregressor 调参 代码
时间: 2023-09-24 15:14:22 浏览: 43
可以通过GridSearchCV函数进行调参,具体代码如下:
```
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 创建随机森林模型
rf_reg = RandomForestRegressor()
# 设置调参范围
param_grid = {
'n_estimators': [100, 200, 300],
'criterion': ['mse', 'mae'],
'max_depth': [10, 20, 30],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'min_samples_leaf': [1, 2, 4]
}
# 使用GridSearchCV进行调参
grid_search = GridSearchCV(estimator=rf_reg,
param_grid=param_grid,
cv=5)
# 输入数据并训练模型
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳参数
print(grid_search.best_params_)
```
相关问题
RandomForestRegressor网格搜素调参代码
以下是使用随机森林回归器(RandomForestRegressor)进行网格搜索调参的示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 创建随机森林回归器模型
rf = RandomForestRegressor()
# 定义参数网格
param_grid = {
'n_estimators': [100, 200, 300], # 决策树数量
'max_depth': [None, 5, 10], # 决策树最大深度
'min_samples_split': [2, 5, 10], # 节点分裂所需的最小样本数
'min_samples_leaf': [1, 2, 4] # 叶子节点所需的最小样本数
}
# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
# 在训练数据上进行网格搜索调参
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳参数组合和对应的评分
print("Best Parameters:", grid_search.best_params_)
print("Best Score:", -grid_search.best_score_)
```
在上述代码中,我们首先创建了一个随机森林回归器模型 `rf`,然后定义了要搜索的参数网格 `param_grid`,包括决策树数量、最大深度、节点分裂所需的最小样本数和叶子节点所需的最小样本数。接下来,我们创建了一个网格搜索对象 `grid_search`,将随机森林回归器模型和参数网格作为参数传入。通过指定交叉验证的折数 `cv` 和评分指标 `scoring`,可以在训练数据上进行网格搜索调参。
最后,我们使用训练数据拟合网格搜索对象,并输出最佳参数组合和对应的评分。注意,由于默认的评分指标是负均方误差(neg_mean_squared_error),所以在输出最佳评分时需要取其相反数。
你可以根据具体的需求和问题,调整参数网格和评分指标,以获得最佳的模型参数组合。
多属性价格预测建模调参代码
好的,以下是一个基于Python和Scikit-learn库的多属性价格预测建模和调参的示例代码。这里使用了随机森林回归模型,你可以根据自己的需求选择其他的模型。
首先,我们需要导入必要的库和数据集:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split, RandomizedSearchCV
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
```
然后,我们需要对数据集进行预处理,包括处理缺失值、转换数据类型、划分训练集和测试集等:
```python
# 处理缺失值
df = df.dropna()
# 转换数据类型
df['age'] = pd.to_numeric(df['age'], errors='coerce')
df['mileage'] = pd.to_numeric(df['mileage'], errors='coerce')
df['price'] = pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce')
# 划分训练集和测试集
X = df.drop(['price'], axis=1)
y = df['price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
接着,我们需要对模型进行调参。这里我们使用了随机搜索(RandomizedSearchCV)方法来搜索最优的超参数,包括n_estimators(决策树个数)、max_depth(决策树深度)、min_samples_split(内部节点再划分所需最小样本数)等:
```python
# 定义模型和超参数搜索空间
rf = RandomForestRegressor()
params = {
'n_estimators': [100, 200, 300, 400, 500],
'max_depth': [10, 20, 30, 40, 50],
'min_samples_split': [2, 5, 10, 20, 30]
}
# 随机搜索最优超参数
random_search = RandomizedSearchCV(rf, param_distributions=params, n_iter=10, cv=5, n_jobs=-1, random_state=42)
random_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最优超参数和训练集上的得分
print('Best Params:', random_search.best_params_)
print('Training Score:', random_search.best_score_)
```
最后,我们使用得到的最优超参数来训练模型,并在测试集上进行评估:
```python
# 训练模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=300, max_depth=30, min_samples_split=2)
rf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行评估
y_pred = rf.predict(X_test)
score = rf.score(X_test, y_test)
print('Test Score:', score)
```
至此,我们完成了多属性价格预测建模和调参的代码。当然,这只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整。