Applyscaler,PCAandrandomforestpipelineto3Darray
创始人
2024-09-11 06:31:31
0次
将3D数组应用缩放器（scaler）、主成分分析（PCA）和随机森林（random forest）管道模型。
示例代码如下：
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 创建Pipeline对象，其中包含缩放器、PCA和随机森林分类器
pipeline = Pipeline([
('scaler', StandardScaler()),
('pca', PCA(n_components=2)),
('classifier', RandomForestClassifier())
])
# 加载3D数组数据
X = ... # 3D数组数据
# 加载相应的标签数据
y = ... # 标签数据
# 拟合Pipeline对象
pipeline.fit(X, y)
# 使用Pipeline对象进行预测
y_pred = pipeline.predict(X)
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