集成学习-Bagging与随机森林回归

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reg_f=RFR()
reg_t=DTR()#实例化决策树
cv=KFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=1412)#实例化验证方式
result_t=cross_validate(reg_t#要进行交叉验证的评估器,X,y,cv=cv,scoring='neg_mean_squared_error'#评估指标,return_train_score=True#是否返回训练分数,后面这几个参数是只哟该函数有,verbose=True#是否打印进程,n_jobs=1#-1表示使用电脑的所有线程)result_f=cross_validate(reg_f#要进行交叉验证的评估器,X,y,cv=cv,scoring='neg_mean_squared_error'#评估指标,return_train_score=True#是否返回训练分数,后面这几个参数是只哟该函数有,verbose=True#是否打印进程,n_jobs=1#-1表示使用电脑的所有线程)

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