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ML之RF&DT:利用RF(RFR)、DT(DTR)兩種算法實作對boston(波士頓房價)資料集進行訓練并預測

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ML之RF&DT:利用RF(RFR)、DT(DTR)兩種算法實作對boston(波士頓房價)資料集進行訓練并預測
ML之RF&DT:利用RF(RFR)、DT(DTR)兩種算法實作對boston(波士頓房價)資料集進行訓練并預測

實作代碼

boston_house = load_boston()

boston_feature_name = boston_house.feature_names

boston_features = boston_house.data

boston_target = boston_house.target

print('boston_feature_name','\n',boston_feature_name)

print('boston_features[:5,:]','\n',boston_features[:5,:])

print('boston_target','\n',boston_target[:10])

RFR = RandomForestRegressor(n_estimators=15)

RFR = RFR.fit(boston_features, boston_target)

RFR_result=RFR.predict(boston_features)

print('RFR_result','\n',RFR_result[:10])

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