지도 학습] 분류 - RandomForestClassifier 랜덤 포레스트

지도 학습 분류 문제

랜덤 포레스트 분류

1. 환경 준비
2. 데이터 준비
3. 모델링

1. 환경준비

# 라이브러리 불러오기 from  sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

2. 데이터 준비

data = pd.read_csv('데이터.csv') target = 'medv' # 데이터 분리 x = data.drop(target, axis=1) y = data.loc[:,target] # 학습용, 평가용 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size = 0.3, random_state = 2023)

4. 모델링

#  선언하기 model = RandomForestClassifier(max_depth=5, random_state=1) #  학습하기 model.fit(x_train_s, y_train) # 예측하기 y_pred = model.predict(x_test) # 평가하기 print(confusion_matrix(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred))

모델 학습 시, 출력되는 결과

 

평가물 출력 모습