Aynı anda birde fazla machine learning algoritmasını kullanıp bunların ortalamasını alır ve sonuç döndürür. Decision tree, random forest içindedir.
Bu algoritma Recommandation system, Body part classification, stock price uygulamalarında kullanılmaktadır.
Python kullanarak random forest nasıl yapılır?
Futbol maçlarında tribün konumu ve ücret bilgilerini içeren veri seti kullanılmaktadır.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
df = pd.read_csv("C:/MACHINE_LEARNING/RandomForestDataset.csv",sep = ";",header = None)
x = df.iloc[:,0].values.reshape(-1,1)
y = df.iloc[:,1].values.reshape(-1,1)
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
#estimators denilen parametre tree sayısı, random state ise veri setini her bölme işlemini yani n sayıdaki
sample sayısını her çalışmada aynı şekilde alması için verilir.
rf = RandomForestRegressor(n_estimators = 100, random_state = 42)
rf.fit(x,y)
print("7.8 seviyesinde fiyatın ne kadar olduğu: ",rf.predict(7.8))
x_ = np.arange(min(x),max(x),0.01).reshape(-1,1)
y_head = rf.predict(x_)
# visualize
plt.scatter(x,y,color="red")
plt.plot(x_,y_head,color="green")
plt.xlabel("tribun level")
plt.ylabel("ucret")
plt.show()
output:
Kodlama Günlükleri 