sklearn:从随机森林中获得预测得分？

sklearn是一个Python的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。其中，随机森林是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行预测。

要从随机森林中获得预测得分，可以按照以下步骤进行：

导入必要的库和模块：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

准备数据集，将数据集分为训练集和测试集：

# 假设X为特征数据，y为目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

创建随机森林分类器模型，并进行训练：

# 创建随机森林分类器对象
rf = RandomForestClassifier()

# 使用训练集进行模型训练
rf.fit(X_train, y_train)

使用训练好的模型进行预测：

# 使用测试集进行预测
y_pred = rf.predict(X_test)

计算预测得分：

# 计算预测得分
score = accuracy_score(y_test, y_pred)

随机森林的优势在于能够处理高维数据、处理缺失值、具有较好的泛化能力和鲁棒性。它在分类和回归问题中都有广泛的应用场景。

腾讯云提供了多个与机器学习和人工智能相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tccli），可以帮助用户快速搭建和部署机器学习模型。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python人工智能：基于sklearn的随机森林分类算法实现方法

二、随机森林分类算法函数 2.1 基于sklearn的随机森林分类算法实现示例 sklearn中的随机森林分类算法API为sklearn.ensemble.RandomForestClassifier，...由此可以看出随机森林算法的预测精度明显高于单个决策树的预测精度。...基于2.1部分的代码，下面研究随机森林中树木的数量n_estimators参数对模型性能的影响。...as plt rfc_performance = [] # 存放随机森林预测结果 # 绘制随机森林中树木的数量n_estimators的学习曲线 for i in range(100):...2.3 随机森林分类函数的重要属性与接口 1. 随机森林分类函数的重要属性属性作用 .estimators_ 用来查看随机森林中所有树的列表 oob_score_ 袋外得分。

3.9K1 1

快速入门Python机器学习（20）

算法流程：构建决策树的个数t，单颗决策树的特征个数f，m个样本，n个特征数据集 1 单颗决策树训练 1.1 采用有放回抽样，从原数据集经过m次抽样，获得有m个样本的数据集(可能有重复样本) 1.2...从n个特征里，采用无放回抽样原则，去除f个特征作为输入特征 1.3 在新的数据集(m个样本， f个特征数据集上)构建决策树 1.4 重复上述过程t次，构建t棵决策树 2 随机森林的预测结果生成t棵决策树...，对于每个新的测试样例，综合多棵决策树预测的结果作为随机森林的预测结果。...回归问题：取t棵决策树预测值的平均值作为随机森林预测结果分类问题：少数服从多数的原则，取单棵的分类结果作为类别随机森林预测结果 Sklearn中RandomForestClassifier和RandomForestRegressor...oob_score_ float使用现成的估计值获得的训练数据集的得分。只有当oob_score为True时，此属性才存在。

2712 0

SKlearn参数详解—随机森林

oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None) 因随机森林中的树是决策树...，所以关于决策树的大部分参数与前面决策树模型中的参数意思一致，这里就不再赘述，可查看：Sklearn参数详解--决策树 n_estimators:随机森林中树的棵树，默认是10棵。...对象/属性 estimators_：打印输出随机森林中所有的树。 classes_：输出样本集的类别。 n_classes_：输出类别数量。 n_features_：特征数量。...oob_score_：袋外估计准确率得分，必须是oob_score参数选择True的时候才可用。 oob_decision_function_：袋外估计对应的决策函数。...get_parms():获取模型参数 predict(X):预测数据集X的结果。 predict_log_proba(X):预测数据集X的对数概率。

2.3K3 0

随机森林算法及其实现（Random Forest）

作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性...该动物到底是老鼠还是松鼠，要依据投票情况来确定，获得票数最多的类别就是森林的分类结果。森林中的每棵树都是独立的，99.9%不相关的树做出的预测结果涵盖所有的情况，这些预测结果将会彼此抵消。...一开始我们提到的随机森林中的“随机”就是指的这里的两个随机性。两个随机性的引入对随机森林的分类性能至关重要。...随机森林分类效果（错误率）与两个因素有关：森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大；森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。　　...我们可以重点对比一下决策树和随机森林对样本空间的分割：　　1）从准确率上可以看出，随机森林在这三个测试集上都要优于单棵决策树，90%>85%，82%>80%，95%=95%；　　2）从特征空间上直观地可以看出

7002 0

【spark】什么是随机森林

其实从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。...所以，并不是取得越大就会越好，预测效果最好的将会出现在合理的树个数；max_features每个决策树在随机选择的这max_features特征里找到某个“最佳”特征，使得模型在该特征的某个值上分裂之后得到的收益最大化...oob_score_ ：使用 - rfMod.oob_score_ ，使用袋外估计获得的训练数据集的得分。...predict_log_proba ( X ) ：输入样本的预测类别对数概率被计算为森林中树木的平均预测类别概率的对数。...predict_proba ( X ) ：输入样本的预测类别概率被计算为森林中树木的平均预测类别概率。单个树的类概率是叶中同一类的样本的分数。

4461 0

随机森林算法

首先，我们从原始数据集中随机抽取（有放回）100个样本，形成一个新的数据集。这个过程称为Bootstrap抽样。然后，我们使用这个新的数据集训练一个基分类器，例如决策树。...预测与投票：当需要对新样本进行预测时，让森林中的每棵树都对该样本进行预测，然后通过投票机制（分类问题）或平均机制（回归问题）来得到最终的预测结果。...不同的模型可能在不同的数据子集上表现更好，通过结合这些模型的预测结果，可以获得更准确和稳健的预测。...具体来讲就是每次从原来的N个训练样本中有放回地随机抽取m个样本(包括可能重复样本)。然后，从候选的特征中随机抽取k个特征，作为当前节点下决策的备选特征，从这些特征中选择最好地划分训练样本的特征。...随机森林中有两个可控制参数：森林中树的数量、抽取的属性值m的大小。

621 0

机器学习第一步，这是一篇手把手的随机森林入门实战

rfc.score(X_train_scaled_pca, y_train))# 1.0 第 1 轮超参数调优：RandomSearchCV 实现 PCA 之后，我们还可以通过一些超参数调优来调整我们的随机森林以获得更好的预测效果...首先，我们可以从 RandomSearchCV 开始考虑更多的超参值。所有随机森林的超参数都可以在 Scikit-learn 随机森林分类器文档中找到。...我们将调整这些超参数： n_estimators：随机森林中「树」的数量。 max_features：每个分割处的特征数。 max_depth：每棵树可以拥有的最大「分裂」数。...bootstrap：是否使用 bootstrapping 来为随机林中的每棵树提供数据。（bootstrapping 是从数据集中进行替换的随机抽样。）...我们将召回率作为性能指标，因为我们处理的是癌症诊断，我们最关心的是将模型中的假阴性预测误差最小。考虑到这一点，看起来我们的基线随机森林模型表现最好，召回得分为 94.97％。

9282 1

数据科学和人工智能技术笔记十三、树和森林

X_important_test) # 查看我们有限特征（2 个特征）的模型的准确率 accuracy_score(y_test, y_important_pred) # 0.8833333333333333 从准确率得分可以看出...在随机森林中处理不平衡类别 # 加载库 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np from sklearn...# 加载鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris # 加载 sklearn 的随机森林分类器 from sklearn.ensemble import...这是随机森林中最强大的部分之一，因为我们可以清楚地看到，在分类中花瓣宽度比萼片宽度更重要。...classifer object regr = RandomForestRegressor(random_state=0, n_jobs=-1) # 训练模型 model = regr.fit(X, y) 在随机森林中选择特征重要性

1.3K2 0

【机器学习】集成模型集成学习：多个模型相结合实现更好的预测

随机森林中的每棵树的建立都比一个单独的决策树要简单和快速；但是这种方法增加了模型的。森林就是多个随机树的集合每棵树都是用不同的袋装训练数据集建立的。综合分类是通过投票进行的。...因为随机森林中的每棵树使用的特征越多，其与森林中其他树的特征重合度就可能越高，导致产生的随机数相似度越大。可解释性：单个实例预测背后的逻辑可以通过多棵随机树共同决定。...它采用典型的bagging技术进行预测。以下是Bagging meta-estimator算法的步骤：第一步：从原始数据集（Bootstrapping）创建随机子集。...随机森林中的基础估计器是决策树。与bagging meta-estimator不同，随机森林随机选择一组特征，这些特征用于决定决策树的每个节点处的最佳分割。...第四步：通过对所有决策树的预测求平均来计算最终预测。注意：随机林中的决策树可以构建在数据和特征的子集上。

7.1K6 0

一文让你彻底理解随机森林 | 随机森林的关键要点、基本原理、特征重要性、优缺点和实际应用

一、关键要点随机森林由众多独立的决策树组成（数量从几十至几百不等），类似于一片茂密的森林。它通过汇总所有决策树的预测结果来形成最终预测。最终结果是通过对所有树的预测进行投票或加权平均计算而获得。...随机森林模型的特征重要性的意义：特征重要性提供了一种有效量化输入特征对预测模型输出的能力的方法。在随机森林中，一个特征的重要性得分越高，说明该特征在模型预测中起到的作用越大。...这些重要性得分有助于我们了解哪些特征对模型预测最具影响力。...四、随机森林的优点和不足随机森林模型的优点：准确性高：随机森林是一种集成学习方法，最终结果是通过对所有树的预测进行投票或加权平均计算而获得，从而提高预测的准确性。...一些创新想法：改进模型解释性：开发一种新方法来可视化和解释随机森林中每个决策树对最终预测结果的贡献度。

2K0 0

（数据科学学习手札26）随机森林分类器原理详解&Python与R实现

个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据产生，例如C4.5决策树算法，BP神经网络算法等，此时集成中只包含同种类型的个体学习器，譬如“决策树集成”纯由若干个决策树学习器组成，这样的集成是“同质”（homogeneous...，而在随机森林中，对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，再对该子集进行基于信息准则的划分属性选择；这里的k控制了随机性的引入程度；若令k=d，则基决策树的构建与传统决策树相同...随机森林对Bagging只做了小小的改动，但是与Bagging中基学习器的“多样性”仅通过样本扰动（即改变采样规则）不同，随机森林中基学习器的多样性不仅来自样本扰动，还来自属性扰动，这就使得最终集成的泛化性能可通过个体学习器之间差异度的增加而进一步提升...；　　随机森林的收敛性与Bagging类似，但随机森林在基学习器数量较为可观时性能会明显提升，即随着基学习器数量的增加，随机森林会收敛到更低的泛化误差；五、Python实现　　我们使用sklearn.ensemble...之间的奇数； criterion：字符型，用来指定做属性划分时使用的评价准则，'gini'表示基尼系数，也就是CART树，'entropy'表示信息增益； max_features：用来控制每个结点划分时从当前样本的属性集合中随机抽取的属性个数

1.4K7 0

快速入门Python机器学习（21）

10.1.3 随机森林回归法类参数、属性和方法类 class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100, *, criterion...oob_score_ float使用现成的估计值获得的训练数据集的得分。只有当oob_score为True时，此属性才存在。...方法 apply(X) 将森林中的树应用到X，返回叶指数。 decision_path(X) 返回林中的决策路径。...fit(X, y[, sample_weight]) 从训练集（X，y）建立一个树的森林。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。 predict(X) 预测X的回归目标。...score(X, y[, sample_weight]) 返回预测的确定系数R2。 set_params(**params) 设置此估计器的参数。

2421 0

如何用Python计算特征重要性？

完成本教程后，你将会知道： · 特征重要性在预测建模中的作用 · 如何计算和查看来自线性模型和决策树的特征重要性 · 如何计算和查看随机排序重要性得分现在让我们开始吧. ?...在本教程中，我们将研究三种比较高级的特征重要性，即： · 从模型系数得知的特征重要性。 · 决策树中的特征重要性。 · 随机排序检验中的特征重要性。现在让我们深入了解这三个！...正数表示预测类别1的特征，而负数表示预测类别0的特征。从这些结果，至少从我所知道的结果中，无法清晰的确定出重要和不重要特征。 1. Feature: 0, Score: 0.16320 2....4.2随机森林中的特征重要性对于在scikit-learn中实现的特征重要性，我们可以将Random Forest算法用于DecisionTreeRegressor和DecisionTreeClassifier...具体来说，您了解到： · 特征重要性在预测建模问题中的作用 · 如何从线性模型和决策树中计算和查看特征重要性 · 如何计算和查看随机排序特征重要性得分 DeepHub

4.7K2 1

XGBOOST算法

知识复习：随机森林随机森林是在决策树（回归树）的基础上放入许多棵树，并行的，独立的构造出每一棵树，构成一个森林，这些树之间本身没有关系，通过最后将森林中所有的结果选举出最佳的结果达到优化提升的目的。...定义： XGBOOST算法也是有多颗树，只不过这里有一点区别，与随机森林中的对比起来说的化，可以把随机森立中的树理解成为并行的，但是XGBOOST中虽然有多棵树，但是它每一次放入第k棵树都是去判断第k-...，并且放入该树之后，想过还要有所提升才准许放入，这就相当于监督问题，这个时候就可以按照监督学习的步骤去处理，模型表示如下，k表示树的个数，f表示构建的每个树的结构，xi表示第i个样本,xi在每个树上的得分值的和就是...xi的预测值。...XGBOOST的集成过程 XGBOOST是串行集成的，这是与随机森林的不同之处，详细看下这个过程，期初只有一棵树，后来yi2时，加入进来f2，依次递推，第 t轮的预测模型，等于保留前面 t-1 轮的模型预测

7293 0

一文教你如何全面分析股市数据特征

在随机森林中某个特征X的重要性的计算方法如下：对于随机森林中的每一颗决策树，使用相应的OOB(袋外数据)数据来计算它的袋外数据误差，记为 ....随机地对袋外数据OOB所有样本的特征X加入噪声干扰 (就可以随机的改变样本在特征X处的值)，再次计算它的袋外数据误差，记为 ....假设随机森林中有棵树，那么对于特征X的重要性，之所以可以用这个表达式来作为相应特征的重要性的度量值是因为：若给某个特征随机加入噪声之后，袋外的准确率大幅度降低，则说明这个特征对于样本的分类结果影响很大...理想情况下，重要特征的得分会接近100%。稍微弱一点的特征得分会是非0的数，而最无用的特征得分将会接近于0。...首先，在初始特征集上训练评估器，并通过任何特定属性或可调用属性来获得每个特征的重要性。然后，从当前的特征集合中剔除最不重要的特征。这个过程在训练集上递归地重复，直到最终达到需要选择的特征数。

1.9K3 0

贝叶斯优化在XGBoost及随机森林中的使用

XGBoost和Random-Forest（RF，随机森林）都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性，通过组合各个决策树的输出来进行预测...在以下两种情况下，随机森林模型对于这种应用非常实用：目标是为具有强相关特征的高维问题提供高预测精度；数据集非常嘈杂，并且包含许多缺失值，例如某些属性是半连续的；优点随机森林中的模型参数调整比...在随机森林中，只有两个主要参数：每个节点要选择的特征数量和决策树的数量。此外，随机森林比XGB更难出现过拟合现象。缺点随机森林算法的主要限制是大量的树使得算法对实时预测的速度变得很慢。...另外，对给定数据集使用交叉验证获得分数的平均值： parameters = {"n_estimators": (10, 1000), 类似地，为XGBoost分类器定义函数和超参数： fit_params...在该数据库中，根据个人数据，需要预测是否有人购买自行车。

3.3K1 1

【干货】机器学习基础算法之随机森林

【导读】在当今深度学习如此火热的背景下，其他基础的机器学习算法显得黯然失色，但是我们不得不承认深度学习并不能完全取代其他机器学习算法，诸如随机森林之类的算法凭借其灵活、易于使用、具有良好的可解释性等优势在工业界以获得良好的应用...简单来说：随机森林建立多个决策树并将它们合并在一起以获得更准确和稳定的预测。随机森林的一大优势是，它可以应用于分类和回归问题，目前大多数机器学习系统都是围绕这两个问题进行的。...Sklearn提供了一个很好的工具，通过查看有多少使用该特征的树节点（这些树节点使用该特征减少了森林中所有树木的杂质），从而衡量了特征的重要性。...▌重要的超参数 ---- ---- 随机森林中的参数要么用来增加模型的预测能力，要么使模型更快。我将在这里讨论sklearns内置的随机森林函数的超参数。...1.提高预测能力 ---- 首先，存在“n_estimators”超参数，它是控制随机森林中树的数量。一般来说，树数量越多，性能越好，预测越稳定，但也会减慢计算速度。

1K7 0

机器器学习算法系列列（1）：随机森林随机森林原理随机森林的生成随机采样与完全分裂随机森林的变体

在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。...我们可以这样⽐比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家（因为我们从M个特征中选择m个让每一棵决策树进行行学习），这样在随机森林中就有了了很多个精通不不同领域的专家，对一个新的问题...实现比较简单随机森林的生成 2.1 生成步骤步骤如下： 1）如果训练集大小为 N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中抽取N个训练样本（bootstrap抽样方法），作为该树的训练集；每棵树的训练集都是不不同的...2.2 影响分类效果的参数随机森林的分类效果（即错误率）与以下两个因素有关： 1）森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大 2）森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低...随机森林有一个重要的优点就是，没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计。它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中就可以对误差建立一个无偏估计。

2K2 0

Python机器学习：通过scikit-learn实现集成算法

2 装袋算法装袋算法是一种提高分类准确率的算法，通过给定组合投票的方式获得最优解。...得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行判断，看看这个样本应该属于哪一类，再看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为哪一类。...这种算法得到的随机森林中的每一棵决策树都是很弱的，但是将它们组合起来就会很厉害了。...我觉得可以这样比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通某一个领域的专家，这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家，对于一个新的问题（新的输入数据），可以从不同的角度去看待它，最终由各个专家投票得到结果...，然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数。

1.1K2 1

集成算法｜随机森林分类模型

1K5 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云