python 回归和决策树数据验证和参数调整_决策树回归分析前数据检验-程序员宅基地

cross_val_score, cv=10, 随机分成10个子集
from sklearn.model_selection import cross_val_score

scores = cross_val_score(tree_reg, housing_prepared, housing_labels,
scoring=“neg_mean_squared_error”, cv=10)
tree_rmse_scores = np.sqrt(-scores)

def display_scores(scores):
print(“Scores:”, scores)
print(“Mean:”, scores.mean())
print(“Standard deviation:”, scores.std())

display_scores(tree_rmse_scores)

线性回归分数
lin_scores = cross_val_score(lin_reg, housing_prepared, housing_labels, scoring=“neg_mean_squared_error”, cv=10)
lin_rmse_scores = np.sqrt(-lin_scores)
display_scores(lin_rmse_scores)

随机森林方法
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

forest_reg = RandomForestRegressor(random_state=42)
forest_reg.fit(housing_prepared, housing_labels)

housing_predictions = forest_reg.p

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_38844711/article/details/103451066

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