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使用默认参数从 X_train 集和 Y_train 标签构建决策树回归模型。将模型命名为 dt_reg。

评估训练数据集上的模型准确性并打印其分数。

评估测试数据集上的模型准确性并打印其分数。

预测 X_test 集的前两个样本的房价并打印出来。（提示：使用 predict() 函数）

在 X_train 数据和 Y_train 标签上拟合多个决策树回归器，其中 max_depth 参数值从 2 变为 5。

评估每个模型在测试数据集上的准确性。

提示：使用 for 循环

打印精度最高的模型的 max_depth 值。

import sklearn.datasets as datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
import numpy as np
np.random.seed(100) 
boston = datasets.load_boston()
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, random_state=30)
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)

dt_reg = DecisionTreeRegressor()   
dt_reg = dt_reg.fit(X_train, Y_train) 
print(dt_reg.score(X_train,Y_train))
print(dt_reg.score(X_test,Y_test))
y_pred=dt_reg.predict(X_test[:2])
print(y_pred)

我想以最高精度打印模型的 max_depth 值。但是壁画没有提交让我知道什么是错误。

max_reg = None
max_score = 0  
t=()
for m in range(2, 6) :
    rf_reg = DecisionTreeRegressor(max_depth=m)
    rf_reg = rf_reg.fit(X_train, Y_train) 
    rf_reg_score = rf_reg.score(X_test,Y_test)
    print (m, rf_reg_score ,max_score) 
    if rf_reg_score > max_score :
        max_score = rf_reg_score
        max_reg = rf_reg
        t = (m,max_score) 
print (t)
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2 回答 2

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如果您希望继续使用已完成的循环，您可以创建另一个名为“best_max_depth”的变量，如果满足您的 if 语句条件（它是迄今为止最好的模型），则将其值替换为 dt_reg.max_depth。

但是，我建议您查看 GridSearchCV 以从您的最佳模型中提取参数并遍历不同的参数值。

max_reg = None
max_score = 0  
best_max_depth = None
t=()
for m in range(2, 6) :
    rf_reg = DecisionTreeRegressor(max_depth=m)
    rf_reg = rf_reg.fit(X_train, Y_train) 
    rf_reg_score = rf_reg.score(X_test,Y_test)
    print (m, rf_reg_score ,max_score) 
    if rf_reg_score > max_score :
        max_score = rf_reg_score
        max_reg = rf_reg
        
        best_max_depth = rf_reg.max_depth
        
        t = (m,max_score) 
print (t)
于 2020-09-16T15:43:16.333 回答
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试试这个代码 -

myList = list(range(2,6))
scores =[]
for i in myList:
  dt_reg = DecisionTreeRegressor(max_depth=i)
  dt_reg.fit(X_train,Y_train)
  scores.append(dt_reg.score(X_test, Y_test))
print(myList[scores.index(max(scores))])
于 2020-12-23T18:52:58.870 回答