机器学习之使用随机森林回归模型进行cpu占有率预测下载

weixin_39821260 2023-09-15 11:00:42

这代码使用Pandas、scikit-learn和tqdm库，通过随机森林回归模型预测虚拟机行为。它从CSV文件读取训练数据，对虚拟机ID进行独热编码，使用时间和编码特征训练模型，并在进度条下训练。然后，从另一个CSV文件读取测试数据，对测试数据进行相同的编码处理，利用训练好的模型预测虚拟机行为（平均值），将结果逐行输出，并创建DataFrame和CSV文件以保存预测结果。代码旨在分析虚拟机行为并提供可用于进一步研究的预测数据。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_45904458/88278056?utm_source=bbsseo

...全文

浏览回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

这代码使用Pandas、scikit-learn和tqdm库，通过随机森林回归模型预测虚拟机行为。它从CSV文件读取训练数据，对虚拟机ID进行独热编码，使用时间和编码特征训练模型，并在进度条下训练。然后，从另一个CSV文件读取测试数据，对测试数据进行相同的编码处理，利用训练好的模型预测虚拟机行为（平均值），将结果逐行输出，并创建DataFrame和CSV文件以保存预测结果。代码旨在分析虚拟机行为并提供可用于进一步研究的预测数据。

随机森林通过集成多个决策树的预测结果，不仅可以提高模型的性能，还具有一定的泛化能力和鲁棒性。在本篇文章中，我们将通过一个示例来详细介绍随机森林回归算法的使用，包括数据预处理、模型训练、预测和评价等步骤。在随机森林回归模型中，对于一个新的输入样本，每棵决策树都会进行独立的预测，然后这些预测结果会被集成起来。总之，随机森林回归模型是一种强大且常用的机器学习算法，它通过集成多个决策树的预测结果来提高性能和稳定性，适用于回归问题和其他许多应用领域。现在，我们可以使用训练好的随机森林回归模型来预测新的房屋价格。

在本文中，我将向您展示如何使用MATLAB实现随机森林算法进行数据回归预测。您可以根据实际问题中的数据集来调整参数和模型设置，以获得更好的预测性能。首先，我们需要准备我们的数据集。在这个例子中，我们将使用一个简单的二维数据集来进行演示。现在，我们可以使用训练好的随机森林模型来进行预测。参数设置为’regression’，以指示我们正在进行回归问题的预测。函数将使用训练好的随机森林模型对新的输入进行预测，并返回相应的目标值。接下来，我们将使用MATLAB的统计和机器学习工具箱中的。函数来构建随机森林模型。

机器学习案例实战篇，选取机器学习开发中最具代表性的经典学习案例，透彻讲解机器学习数据预处理，简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归等回归算法，逻辑回归、k近邻算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、决策树分类、随机森林分类等分类算法，k均值聚类、层次聚类等聚类算法，以及关联分析算法，并分别对回归模型、分类模型进行性能评估。

本章介绍集成机器学习相关知识，并通过实例介绍随机森林,XGBoost、LightGBM等模型使用。

下载资源悬赏专区

12,337

社区成员

11,783,088

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

其他技术论坛（原bbs）

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章