python在范围内随机偏移_偏移随机森林分类器scikit学习

我用python编写了一个程序，使用机器学习算法对数据进行预测。我使用Scikit Learn的函数RandomForestClassifier创建一个随机林来进行预测。在

这个程序的目的是预测未知的天体物理源是脉冲星还是活动星系核；因此它根据已知的数据训练森林，它知道这些源是脉冲星还是活动星系核，然后对未知数据进行预测，但它不起作用。但很少有一个程序预测所有未知或不完全正确的脉冲星数据。在

下面我将介绍我的节目段落。在

它创建一个数据帧，其中包含所有源的数据：all_df

它由10列组成，9列用作预测因子，1列用作目标：predictors=all_df[['spec_index','variab_index','flux_density','unc_ene_flux100','sign_curve','h_ratio_12','h_ratio_23','h_ratio_34','h_ratio_45']]

targets=all_df['type']

type列包含每个源的标签“pulsar”或“agn”。在

在该程序中，预测值和目标值依次用于训练森林。在

该程序将预测值和目标分成两组，一组是train，占总数的70%，另一组是测试，使用Scikit Learn中的函数train_test_split:

^{pr2}$

这些集合中的数据是混合的，因此程序在不改变数据位置的情况下对这些集合的索引进行排序：pred_train=pred_train.reset_index(drop=True)

pred_test=pred_test.reset_index(drop=True)

tar_train=tar_train.reset_index(drop=True)

tar_test=tar_test.reset_index(drop=True)

之后，程序创建并训练随机森林：clf=RandomForestClassifier(n_estimators=1000,oob_score=True,max_features=None,max_depth=None,criterion='gini')#,random_state=1)

clf=clf.fit(pred_train,tar_train)

现在程序对测试集进行预测：predictions=clf.predict(pred_test)

在这一点上，这个程序似乎起作用了。在

现在它传递另一个数据帧，包含未知数据，到上面创建的林中，我得到了前面描述的坏结果。

你能帮助我吗？

这个问题可能是randomforestclassifier中的一个偏移，但是我在修改randomforestclassifier选项时没有任何有意义的结果。

如果你需要，我可以给你进一步的解释。

提前谢谢。在

再见，

法比奥

PS：我也尝试了交叉验证：我将训练集分成训练和测试，以相同的比例(0.7和0.3)，在初始测试集上测试森林之前创建、训练和测试森林，修改randomforestclassifier选项以获得更好的结果，但我没有任何改进。在

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