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Python——隨機(jī)森林模型與ROC曲線
隨機(jī)森林模型在Python中通過(guò)sklearn庫(kù)實(shí)現(xiàn)，對(duì)回歸問題預(yù)測(cè)值使用所有樹的平均值，分類問題使用所有決策樹的投票。模型預(yù)測(cè)測(cè)試樣本概率，與閾值比較確定正反類。閾值影響學(xué)習(xí)算法泛化能力，預(yù)測(cè)值概率可使用ROC曲線分析。ROC曲線縱軸為真正例率，橫軸為假正例率，面積稱為AUC，值越接近1，模型越好。本文將介紹如何使用兩種數(shù)據(jù)集可視化隨機(jī)森林模型的ROC曲線。
使用泰坦尼克號(hào)數(shù)據(jù)集，通過(guò)RandomForestClassifier()函數(shù)建立隨機(jī)森林模型，設(shè)置100個(gè)決策樹和最大深度5。訓(xùn)練模型后，計(jì)算預(yù)測(cè)精度，訓(xùn)練集為0.86，驗(yàn)證集為0.79。測(cè)試集ROC曲線可視化顯示預(yù)測(cè)情況和AUC值0.8614。
多分類數(shù)據(jù)ROC曲線可視化有兩種方法：將數(shù)據(jù)標(biāo)簽和概率矩陣展開形成二分類結(jié)果，或每類數(shù)據(jù)與其他類別形成二分類模型。使用多分類數(shù)據(jù)集，建立隨機(jī)森林模型，分析預(yù)測(cè)結(jié)果。所有類別使用一條ROC曲線可視化，每個(gè)類別使用單獨(dú)的ROC曲線分析。
標(biāo)簽： python隨機(jī)森林模型與roc曲線
多重隨機(jī)標(biāo)簽
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