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創(chuàng)新互聯(lián)AI教程：AI人工智能隨機森林分類器
集成方法是將機器學習模型組合成更強大的機器學習模型的方法。 隨機森林是決策樹的集合，就是其中之一。 它比單一決策樹好，因為在保留預(yù)測能力的同時，通過平均結(jié)果可以減少過度擬合。 在這里，我們將在 scikit 學習癌癥數(shù)據(jù)集上實施隨機森林模型。
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導入必要的軟件包 -
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer = load_breast_cancer()
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np現(xiàn)在，需要按照以下方式提供數(shù)據(jù)集
cancer = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train,
y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.target, random_state = 0)在提供數(shù)據(jù)集之后，需要擬合可以如下完成的模型 -
forest = RandomForestClassifier(n_estimators = 50, random_state = 0)
forest.fit(X_train,y_train)現(xiàn)在，獲得訓練以及測試子集的準確性:如果增加估計器的數(shù)量，那么測試子集的準確性也會增加。
print('Accuracy on the training subset:(:.3f)',format(forest.score(X_train,y_train)))
print('Accuracy on the training subset:(:.3f)',format(forest.score(X_test,y_test)))上面代碼，輸出結(jié)果如下所示 -
Accuracy on the training subset:(:.3f) 1.0
Accuracy on the training subset:(:.3f) 0.965034965034965 現(xiàn)在，與決策樹一樣，隨機森林具有 feature_importance 模塊，它將提供比決策樹更好的特征權(quán)重視圖。 它可以如下繪制和可視化 -
n_features = cancer.data.shape[1]
plt.barh(range(n_features),forest.feature_importances_, align='center')
plt.yticks(np.arange(n_features),cancer.feature_names)
plt.xlabel('Feature Importance')
plt.ylabel('Feature')
plt.show()執(zhí)行上面代碼，得到以下輸出結(jié)果 -
文章題目：創(chuàng)新互聯(lián)AI教程：AI人工智能隨機森林分類器
文章源于：http://www.dlmjj.cn/article/dpgcjoc.html
