python 随机森林分类 代码
python 随机森林分类 代码
#随机森林分类import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 导入sklearn库的RandomForestClassifier函数
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics # 分类结果评价函数data = pd.read_csv('./wm.csv', index_col=False, encoding='gb18030')
print(data)''' y x1 x2 x3
0 1 0.697 0.460 0
1 1 0.774 0.376 0
2 1 0.634 0.264 0
3 1 0.608 0.318 0
4 1 0.556 0.215 0
5 1 0.403 0.237 1
6 1 0.481 0.149 1
7 1 0.437 0.211 1
8 0 0.666 0.091 1
9 0 0.243 0.267 2
10 0 0.245 0.057 2
11 0 0.343 0.099 2
12 0 0.639 0.161 0
13 0 0.657 0.198 0
14 0 0.360 0.370 1
15 0 0.593 0.042 2
16 0 0.719 0.103 1
'''x = data[['x1', 'x2', 'x3']] # 特征
y = data['y'] # 标签# 划分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=0, train_size=0.8)
print('训练集和测试集 shape', x_train.shape, y_train.shape, x_test.shape, y_test.shape)model = RandomForestClassifier() # 实例化模型RandomForestClassifier
model.fit(x_train, y_train) # 在训练集上训练模型
print(model) # 输出模型RandomForestClassifier# 在测试集上测试模型
expected = y_test # 测试样本的期望输出
predicted = model.predict(x_test) # 测试样本预测# 输出结果
print(metrics.classification_report(expected, predicted)) # 输出结果,精确度、召回率、f-1分数
print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted)) # 混淆矩阵auc = metrics.roc_auc_score(y_test, predicted)
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, predicted) # 求精度
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))
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