23、使用Python构建集成模型：葡萄酒口感预测实战

使用Python构建集成模型：葡萄酒口感预测实战

在机器学习领域，集成模型是一种强大的技术，它通过组合多个基模型来提高预测性能。本文将介绍如何使用Python中的 sklearn 库构建随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting）集成模型，以预测葡萄酒的口感。

随机森林回归模型预测葡萄酒口感

1. predict() 方法

predict(XTest) 方法用于根据输入的属性值数组 XTest 生成预测结果。该数组的列数必须与训练时 fit() 方法使用的数组列数相同，但行数可以不同，甚至可以只有一行。预测结果的行形式与训练时使用的目标数组 y 的行形式相同。

2. 使用 RandomForestRegressor 构建模型

以下是使用 RandomForestRegressor 构建回归模型的详细步骤：

import urllib2
import numpy
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn import ensemble
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pylab as plot

# 从UCI网站读取葡萄酒质量数据
target_url = ("http: