from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

1.RandomForestClassifier（）

参数

含义

n_estimators

森林中树木的数量，默认为10

criterion

衡量分割质量的函数，默认“基尼系数”

max_depth

树深，整数或无

min_samples_split

分割内部节点所需的最小样本数 ，默认为2。如果整数，就认为是最小数；如果浮点数，就要乘上n_samples作为每次分割的最小样本数

min_samples_leaf

叶节点上所需的最小样本数，默认为1。整数和浮点数的情况同上

min_weight_fraction_leaf

浮点数，叶节点(所有输入样本)所需权值之和的最小加权分数。

max_features

int float,string,none,最佳分割时的特征数。

max_leaf_nodes

min_impurity_decrease

min_impurity_split

float，树木停止生长的阈值，节点的不纯净度超过这个阈值就会分裂

bootstrap

布尔值，构建树时是否使用引导样例。如果为False，则使用整个数据集构建每个树。默认为True

oob_score

布尔值，是否使用袋外样本估计泛化精度。默认为False

n_jobs

拟合和预测并行运行的作业数

random_state

如果int, random_state是随机数生成器使用的种子;如果是RandomState实例，random_state是随机数生成器;如果没有，则随机数生成器是np.random使用的随机状态实例。

verbose

控制拟合和预测时的冗长

warm_start

当设置为True时，重用上一个调用的解决方案以适应并向集成中添加更多的估计器，否则，只适应一个全新的forest

class_weight

与{class_label: weight}形式的类关联的权重

2.pandas的drop()
axis=0,删行
axis=1,删列
具体例子可看：

3. train_test_split（）：分割训练集与测试集
用法如下

X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0,stratify=y_train)


4.读入数据，用NaN代替/,并且查看每个特征下方未知数目
代码如下：

df = pd.read_csv('SCD_data.csv', encoding='gb2312')
    df = df.replace("/", np.NAN)
    print(df.isnull().sum())

结果：

forest发送get请求 forest命令_浮点数


5.想用众值代替某列中未知值的时候，发现明明写入了语句，"NaN"依然存在。

后来在检查的时候，发现是因为当前列的众数不止一个，输出的是Series,而不像mean（）返回的是一个值

forest发送get请求 forest命令_随机数生成器_02

解决办法：

df[col] = df[col].fillna(df[col].mode()[0])     # 默认取第一个众数

6.iloc（）：提取数据

data.iloc[0] #取第一行数据
data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行
data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行，第0、1列中的数据
data.iloc[:,:] #取所有数据

最终成果相关代码如下：

# 分割训练集合测试集
    X, y = df.iloc[:, 1:].values, df.iloc[:, 0].values
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 随机森林评估特征重要性
    feat_labels = df.columns[1:]
    forest = RandomForestClassifier(n_estimators=10000, n_jobs=-1, random_state=0)
    forest.fit(X_train, y_train)
    # Gini_importance就是树在这个feature进行分叉时，Gini_impurity下降的数值。
    importances = forest.feature_importances_
    # print(type(importances))
    indices = np.argsort(importances)[::-1]
    # print(indices)
    final_labels = []
    for f in range(X_train.shape[1]):
        # 给予10000颗决策树平均不纯度衰减的计算来评估特征重要性
        final_labels.append(feat_labels[indices[f]])
        print("%2d) %-*s %f" % (f + 1, 30, final_labels[f], importances[indices[f]]))


   # 生成表格数据
    rows = [final_labels, importances[indices]]
    with open('test1.csv', 'w', newline='')as csv_file:
        # 获取一个csv对象进行内容写入
        writer = csv.writer(csv_file)
        # 写入多行
        writer.writerows(rows)

    # 可视化特征重要性-依据平均不纯度衰减
    plt.title('Feature Importance-RandomForest')
    plt.bar(range(X_train.shape[1]), importances[indices], color='lightblue', align='center')
    plt.xticks(range(X_train.shape[1]), final_labels, rotation=90)
    plt.xlim([-1, X_train.shape[1]])
    plt.tight_layout()
    plt.show()