随机森林与多输出元估计器的比较¶

随机森林的多输出回归器和multioutput.MultiOutputRegressor元估计器的比较。

这个例子说明了使用 multioutput.MultiOutputRegressor 元-估计器来执行多输出回归。一个随机森林回归器被使用来原生的支持多输出回归， 因此结果是可以比较的。

随机森林回归器只能预测每个目标在观测范围内或接近于零的值。因此，这些预测偏离圆周的中心。

使用单一的底层特性，模型学习x和y坐标作为输出。

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# Author: Tim Head <betatim@gmail.com>
#
# License: BSD 3 clause

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor


# Create a random dataset
rng = np.random.RandomState(1)
X = np.sort(200 * rng.rand(600, 1) - 100, axis=0)
y = np.array([np.pi * np.sin(X).ravel(), np.pi * np.cos(X).ravel()]).T
y += (0.5 - rng.rand(*y.shape))

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, train_size=400, test_size=200, random_state=4)

max_depth = 30
regr_multirf = MultiOutputRegressor(RandomForestRegressor(n_estimators=100,
                                                          max_depth=max_depth,
                                                          random_state=0))
regr_multirf.fit(X_train, y_train)

regr_rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=max_depth,
                                random_state=2)
regr_rf.fit(X_train, y_train)

# Predict on new data
y_multirf = regr_multirf.predict(X_test)
y_rf = regr_rf.predict(X_test)

# Plot the results
plt.figure()
s = 50
a = 0.4
plt.scatter(y_test[:, 0], y_test[:, 1], edgecolor='k',
            c="navy", s=s, marker="s", alpha=a, label="Data")
plt.scatter(y_multirf[:, 0], y_multirf[:, 1], edgecolor='k',
            c="cornflowerblue", s=s, alpha=a,
            label="Multi RF score=%.2f" % regr_multirf.score(X_test, y_test))
plt.scatter(y_rf[:, 0], y_rf[:, 1], edgecolor='k',
            c="c", s=s, marker="^", alpha=a,
            label="RF score=%.2f" % regr_rf.score(X_test, y_test))
plt.xlim([-6, 6])
plt.ylim([-6, 6])
plt.xlabel("target 1")
plt.ylabel("target 2")
plt.title("Comparing random forests and the multi-output meta estimator")
plt.legend()
plt.show()

脚本的总运行时间：(0分0.630秒)

Download Python source code:plot_random_forest_regression_multioutput.py

Download Jupyter notebook:plot_random_forest_regression_multioutput.ipynb