用树绘制随机森林以进行线性回归

Question

我在用随机森林绘制线性回归模型时遇到问题。 另外，我在定义 feature_names 和 class_names 时遇到问题，因为它是一个连续的数字。 在 R 中，这是一个相当简单的视觉效果，但 Python 似乎需要更多的思考。

我正在利用纽约市房地产数据来预测未来的房价。 我想在决策树中将其可视化。

python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
random_forest = RandomForestRegressor(n_estimators=12)
random_forest.fit(X_train, y_train)

from sklearn.tree import export_graphviz

estimator = random_forest.estimators_[5]

export_graphviz(
    estimator,
    out_file="nyc_tree.dot",
    rounded=True,
    filled=True
)

我期望有几个分支的决策树。

Answer 1

您遇到了什么样的问题？ 制作数据的方式不正确 (n_samples,n_features) 用于 X，而 (n_samples) 用于 y。

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