635
правок
Изменения
→Примеры использования (в scikit-learn)
'''from''' sklearn.datasets '''import''' make_classification
<font color=green>// сгенерируем случайную обучающую выборку с классификацией по n_classes классам</font>
X, y = make_classification(n_samplesn_features=2, n_redundant=0, n_informative=10002, n_features random_state=1, n_clusters_per_class=1, n_classes=2) <font color=green>// разбиваем выборку на обучающую и тестовую </font> X = StandardScaler().fit_transform(X) X_train, X_test, y_train, y_test = \ train_test_split(X, y, test_size=.4, n_classes random_state= 542)
<font color=green>// создадим классификатор на случайном лесе, состоящим из n_estimators деревьев</font>
<font color=green>// обучим классификатор на сгенерированном обучающем множестве</font>
clf.fit(XX_train, yy_train) score = clf.predictscore([[0X_test, 0, 0, 0]]y_test)
== Пример на языке Scala ==
