python - 随机森林模型拟合

我在机器学习分析中使用的是miniconda，python 3.6，但是当我尝试使用fit作为rf_model.fit(x=data.f(features),y=["xxx"])的随机森林算法拟合模型时，

发生错误：


  fit（）获得了意外的关键字参数“ Y”


此代码有什么问题？

最佳答案

更改

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

至

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"])

参见下面的格式示例，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)

关于python - 随机森林模型拟合，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42901477/