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Kaggle竞赛入门（四）：随机森林算法的Python实现

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Kaggle竞赛入门（四）：随机森林算法的Python实现，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1482字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

首先导入数据，将数据分为训练集和测试集：

            import
             pandas as pd
    

            #
             Load data
melbourne_file_path = ‘../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv‘
melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path) 
# Filter rows with missing values
melbourne_data = melbourne_data.dropna(axis=0)
# Choose target and features
y = melbourne_data.Price
melbourne_features = [‘Rooms‘, ‘Bathroom‘, ‘Landsize‘, ‘BuildingArea‘, 
                        ‘YearBuilt‘, ‘Lattitude‘, ‘Longtitude‘]
X = melbourne_data[melbourne_features]

from sklearn.model_selection import train_test_split

# split data into training and validation data, for both features and target
# The split is based on a random number generator. Supplying a numeric value to
# the random_state argument guarantees we get the same split every time we
# run this script.
train_X, val_X, train_y, val_y = train_test_split(X, y,random_state = 0)

导入sklearn当中随机森立算法实现的包，拟合模型并求出平均误差：

            from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

forest_model = RandomForestRegressor(random_state=1)
forest_model.fit(train_X, train_y)
melb_preds = forest_model.predict(val_X)
print(mean_absolute_error(val_y, melb_preds))

输出：

202888.18157951365
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py:245: FutureWarning: The default value of n_estimators will change from 10 in version 0.20 to 100 in 0.22.
  "10 in version 0.20 to 100 in 0.22.", FutureWarning)

得解。

原文：https://www.cnblogs.com/geeksongs/p/12637595.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Kaggle竞赛入门（四）：随机森林算法的Python实现全部内容，希望文章能够帮你解决Kaggle竞赛入门（四）：随机森林算法的Python实现所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】