هل يمكنك من فضلك أخذ مجموعة بيانات الأسعار الخاصة بي وتحويلها إلى غابة عشوائية بعمق 3 في بايثون؟ أحتاج إلى الدقة والضبط والاستدعاء ومصفوفة الارتباك.
هل يمكنك من فضلك أخذ مجموعة بيانات الأسعار الخاصة بي وتحويلها إلى غابة عشوائية بعمق 3 في بايثون؟ أحتاج إلى الدقة والضبط والاستدعاء ومصفوفة الارتباك.
user
مطلوب مكتبة `sklearn` Scikit-Learn لذلك. هنا هو الرمز:

# استيراد الوحدات
من sklearn.ensemble استيراد RandomForestClassifier
من مجموعات بيانات الاستيراد sklearn
من sklearn.model_selection استيراد Train_test_split
من sklearn.metrics، قم باستيراد درجة الدقة، ودرجة الارتباك، ودرجة الدقة، ودرجة الاستدعاء

# تحميل البيانات
الأسعار = مجموعات البيانات.load_prices()

# تعريف X و Y
X، y = datasets.load_prices(return_X_y = True)

# تعيين قيم التدريب والاختبار
X_train، X_test، y_train، y_test = Train_test_split(X، y، test_size = 0.30)

# إنشاء مصنف غابة عشوائي
الأسعار_clf = RandomForestClassifier(n_estimators = 100)

# تدريب النموذج
الأسعار_clf.fit(X_train، y_train)

# التنبؤ بالقيم
y_predict =الأسعار_clf.predict(X_test)

# طباعة القيم
طباعة ("الدقة:"، دقة_النتيجة (y_test، y_predict))
طباعة ("الدقة:"، الدقة_النتيجة (y_test، y_predict))
طباعة ("استدعاء:"، Recall_score (y_test، y_predict))
طباعة ("مصفوفة الارتباك:"، ارتباك_ماتريكس (y_test، y_predict))

يؤدي هذا إلى استيراد `RandomForestClassifier` و`datasets` وtrain_test_split` و`accuracy_score` و`confusion_matrix` و`precision_score` و`recall_score` من مكتبة `sklearn`، مما يسمح للكود بتحميل الأجزاء الضرورية من المكتبة بدلاً من ذلك. مما يتطلب منه التعامل مع الوحدة بأكملها مرة واحدة. يقوم بتحميل مجموعة بيانات "الأسعار" الخاصة بك ويستخدمها لتعيين قيم `X` و`y`. يقوم بتدريب مجموعات الاختبار والتدريب X وy باستخدام `train_test_split()`، ثم يقوم بإنشاء مصنف غابة عشوائي `prices_clf` باستخدام `RandomForestClassifier()`. تتناسب البيانات مع المصنف باستخدام `.fit()`، ثم يتم توقع قيم y وتمريرها إلى طرق مصفوفة الدقة والإحكام والاستدعاء والارتباك كمعلمات مع بيانات الاختبار. تتم طباعة النتائج باستخدام `print()`. اسمحوا لي أن أعرف إذا كان هذا هو ما أردت!
assistant