参考博文:python随机森林回归数据实战_随机森林回归参数-优快云博客
用Python实现随机森林回归_逐步回归分析可以用随机森林拟合么-优快云博客
使用的包,最后一列是用于指定graphviz的路径的,根据不同的情况修改
import sklearn.datasets as datasets
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
os.environ["PATH"]+=os.pathsep+'C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/'
模型部分:
#利用随机森林进行训练
forest = RandomForestRegressor(
n_estimators=3000,
random_state=1,
n_jobs=-1)
forest.

博客围绕Python实现随机森林回归展开,提及参考的相关博文,介绍了使用的包及需根据情况修改graphviz路径,还涵盖导入数据部分、模型部分,给出完整代码和运行结果。
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