本文整理汇总了Python中sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.values方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python RandomForestClassifier.values方法的具体用法？Python RandomForestClassifier.values怎么用？Python RandomForestClassifier.values使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.ensemble.RandomForestClassifier的用法示例。
在下文中一共展示了RandomForestClassifier.values方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: main
# 需要导入模块: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier [as 别名]
# 或者: from sklearn.ensemble.RandomForestClassifier import values [as 别名]
def main():
#create the training & test sets, skipping the header row with [1:]
dataset = genfromtxt(open('train.csv','r'), delimiter=',', dtype='int')[1:]
target = [x[0] for x in dataset]
train = [x[1:] for x in dataset]
test = genfromtxt(open('test.csv','r'), delimiter=',', dtype='int')[1:]
#create and train the random forest
#multi-core CPUs can use: rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, n_jobs=2)
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf.fit(train, target)
predicted_value = [x for x in rf.values(test)]
savetxt('submission.csv', predicted_value, delimiter=',', fmt='%f')