我试图运行具有5个特征和一个标签的简单随机森林模型，但是当我运行RandomForestRegressor时，我得到了一个我不理解的NotFittedError (如下)。NotFittedError767 if not all_or_any([hasattr(estimator, attr) for attr
浏览 1提问于2018-08-10得票数 1
培训结束后，我想从经过训练的估计器(例如feature_importances_)中访问属性。有人能告诉我怎么做吗？(steps = [('scale', StandardScaler(with_mean=True, with_std=True)),model.regressor.named_steps['estimator&#
浏览 0提问于2020-06-24得票数 1
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使用.predict时出现未拟合错误，拟合期间没有错误 已尝试将dataframe转换为数组，但仍出现相同错误 输入： rfg(n_estimators=500,random_state=42).fitpv36/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 914, in check_is_fitted
NotFi
浏览 125提问于2019-06-23得票数 0
我有一个训练有素的RandomForestRegressor模型，我想保存到一个文件，以供重用。我正在按照scikit上的说明--学习持久化页面，并且可以保存经过训练的模型。问题是，我似乎不能重复使用它，因为科学知识不承认它是受过训练的。/trained_model/tree.pkl')model = joblib.load('.:这个RandomForestRegres
浏览 1提问于2015-08-26得票数 0
= X.shape
print (rmse)pipe.fit(X,Y)
但也有同样的错误。在Pyt
浏览 1提问于2019-06-19得票数 2
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我正在尝试构建一个名为SafeModel的工厂类，它的generate方法接受一个scikit-learn类的实例，更改它的一些属性，并返回相同的实例。具体来说，对于这个示例，我想访问返回模型的coef_属性，在第1种情况下，如果底层的scikit-learn类包含coef_，那么返回该类‘coef_；在第2种情况下)如果底层的scikit-learn我获得了Python类实例的猴子补丁属性。在Python类的实例中
浏览 1提问于2015-08-17得票数 3
我使用这段代码希望实现决定论：np.random.seed(0)random.seed(0)
但我的结果不是决定性的。
浏览 1提问于2018-07-16得票数 1
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sqrt')model.fit(X_train, y_train)这是我的错误：ValueError: Unknown label type: 'continuous'
我的设置是这样的:我在'df‘中有许多字段，并且我将一些字段复制到’df 1‘。这些都是绝对的：'Group', 'Sector', 'Ca
浏览 2提问于2020-01-09得票数 0
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我问这两个函数的结果是不同的，在设计随机森林回归模型的过程中，通过确定系数对模型进行评估。sklearn和r2_score中描述的随机森林回归评分函数称为计算相同决定系数的函数。我想我输入了正确的参数顺序，但我不知道为什么会有不同的结果。我需要你的帮助。我的守则：from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import tr
浏览 0提问于2021-08-03得票数 0
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我是否正确地使用了装饰器？
、、、、
我不确定如何正确使用装饰器；我从 真正的Python 和 尝试-除了多个方法 ..。我正在编写一个线性回归类，我意识到您需要调用 在你可以做预测之前，或者我的类拥有的其他方法。但是，定义每个方法来引发错误是很麻烦的 标志为 ..。所以我求助于装饰器，我不确定我是否正确地使用了它，因为它确实按照我想要的方式运行，但是它忽略了任何其他形式的错误，比如ValueError等。import functools
from sklearn.exceptions import <em
浏览 29提问于2021-02-28得票数 1
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我无法在RandomForestRegressor上调用fit函数，甚至intellisense也只能显示预测和其他一些参数。下面是我的代码、回溯调用和一个显示intellisense内容的图像。import pandasfrom sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorFeatureVector = TempTestArr.transpose() #
浏览 0提问于2018-07-05得票数 0
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每当我跑步的时候- from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier----> 7 from .forest import RandomForestClassifier
8 from .forest import RandomForestRegressorsite-packages/sklearn/ensemble/forest.py i
浏览 4提问于2019-12-26得票数 2
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估计器管道的参数rf无效
、、、
我在GridSearchCV中使用RandomForestRegressor。我得到了这个错误：我不明白为什么。这是我的代码： 'rf': make_pipeline(StandardScaler(),
RandomForestRegres
浏览 18提问于2020-02-16得票数 0
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我正在拟合一个随机森林回归模型，使用流水线PCA和网格搜索进行超参数选择，但不知何故它给了我一个错误。下面是我的代码： params_rf = {'RandomForestRegressor__n_estimators': [300, 400, 500], 'RandomForestRegressor__min_
浏览 19提问于2020-08-23得票数 0
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1回答
寻找影响净收入的特征
、、、
使用机器学习，我想识别影响net revenue的特性，并在此基础上从数据中得出结论。数据集是一个汽车共享公司的数据(如Turo)。数据集包含~80000行14列。我很难建立一个EDA，特别是使用ML算法来找出影响net_revenue的特性。
我怎样才能建立一个ML模型来寻找影响净收入的特性？是否有同样的问题所涉及的资源？卡格勒的比赛肯定会很好，或者是一个中档。我发现一个数据集可以预测目标值上
浏览 0提问于2019-09-08得票数 0
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我是刚开始机器学习的，对python没有太多经验。
在下面的代码中，经过训练的数据在我们调用fit()之后存储在哪里，以及在调用predict()方法之后它如何知道数据是否经过了训练。我知道这可能是个愚蠢的问题，但我们会非常感谢你的帮助。
浏览 3提问于2020-01-16得票数 2
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当在即使是小应用程序(<50K行<50列)上使用sklearn的RandomForestRegress的平均绝对误差准则进行训练时，比使用均方误差慢近10倍。为了说明，即使在一个小的数据集：from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
fit_rf_criteria('mse') # 0.13266
浏览 0提问于2019-07-28得票数 23
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rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=1, min_samples_leaf=7) "RandomForestRegressor__min_samples_leaf": range(1,10)}
pipe = make_pipeline(preprocess, RandomForestRegressor
浏览 0提问于2020-03-22得票数 2
我想使用GridSearchCV运行不同的模型。models = {"AdaBoostRegressor": AdaBoostRegressor(),}"RandomForestRegressor": {"n_estimators": [10, 50, 75], "max_depth"
浏览 22提问于2020-04-15得票数 0
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我想首先使用随机搜索来获得一个好的搜索区域的想法，然后用网格搜索来跟踪它。我需要使用的验证方法是将一个组排除在外(徽标)。42, n_iter=20RandomizedSearchCV或GridSearchCV都不支持带有组定义的徽标验证当我使用像cross_val_score()这样的方法时，我可以发送一个所选的交叉验证方
浏览 7提问于2021-12-10得票数 1
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