“Как использовать случайное дерево в питоне” Ответ

Как использовать случайное дерево в питоне

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=20, random_state=0)
regressor.fit(X_train, y_train)
y_pred = regressor.predict(X_test)
Wide-eyed Whale

Как использовать случайное дерево в питоне

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
Wide-eyed Whale

Как использовать случайное дерево в питоне

from sklearn import metrics

print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('Root Mean Squared Error:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))
Wide-eyed Whale

Ответы похожие на “Как использовать случайное дерево в питоне”

Вопросы похожие на “Как использовать случайное дерево в питоне”

Больше похожих ответов на “Как использовать случайное дерево в питоне” по Python

Смотреть популярные ответы по языку

Смотреть другие языки программирования

Shell/Bash
C#
C++
C
CSS
HTML
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Sql
Swift
Ruby
TypeScript
Go
Kotlin
Assembly
R
VBA
Scala
Rust
Dart
Elixir
Clojure
Haskell
Matlab
Erlang
Cobol
Fortran
Scheme
Perl
Groovy
Lua
Julia
Delphi
Abap
Lisp
Prolog
Pascal
ActionScript
Basic
Solidity
PowerShell
GDScript
Excel