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  • sklearn 实现随机森林分类器 - python 实现


    python sklearn 实现随机森林分类器

    1. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    2. from sklearn.datasets import load_iris
    3. # 加载数据集
    4. iris=load_iris()
    5. x,y=iris.data,iris.target
    6. print("x y shape:",x.shape,y.shape)
    7. # 创建并训练模型
    8. model = RandomForestClassifier(
    9. n_estimators = 10,
    10. )
    11. model.fit(x,y)# 模型训练
    12. # 保存模型
    13. from joblib import dump
    14. dump(model, 'random_forest_model.joblib')# 模型保存
    15. from joblib import load
    16. # 加载模型
    17. model=load('random_forest_model.joblib')
    18. # 使用模型进行预测
    19. predictions=model.predict(x)
    20. print("predictions:",predictions.shape)
    21. print("predictions:",predictions)

     ​​

    助力快速掌握数据集的信息和使用方式。

    数据可以如此美好!

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/143442382
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