随机森林模型拟合

【问题标题】：Random forest model fitting随机森林模型拟合
【发布时间】：2017-08-11 14:32:21
【问题描述】：

我在机器学习分析中使用 miniconda，python 3.6，但是当我尝试将模型拟合到随机森林算法中时，fit 为 rf_model.fit(x=data.f(features),y=["xxx"])，

发生错误：

fit() 得到了一个意外的关键字参数 'Y'`

这段代码有什么问题？

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn random-forest

【解决方案1】：

改变

rf_model.fit(x=data.f(features),y=["xxx"])

到

rf_model.fit(X=data.f(features),y=["xxx"])

（即大X和小y）。或者你可以省略它们并写

rf_model.fit(data.f(features),["xxx"])

请看下面的格式示例，取自the documentation：

>>> from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
>>> X = [[0, 0], [1, 1]]
>>> Y = [0, 1]
>>> clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
>>> clf = clf.fit(X, Y)

【讨论】：

【解决方案2】：

改变：

rf_model.fit(x=data.f(features),y=["xxx"])

收件人：

rf_model.fit(data.f(features),["xxx"])

【讨论】：