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python - 如何使用 RF 预测离散值目标变量？

问题描述

我有一个具有离散值的目标变量（总共 13 个不同的值）。当我将其作为 RandomForestClassifier 的输入时，它会给出连续输入的错误。如果我将它提供给回归器，它会预测离散值之间的值。我该如何治疗这个问题？ 在此处输入图像描述 这些是唯一的值，预测也应该在这些值内。但是 rf 回归器预测例如 54.8 ，这是不可接受的。

df_new[['PSRO','CRP0_VDDN','EYE_WIDTH']].head()
   PSRO  CRP0_VDDN  EYE_WIDTH
0  8.299        1.2       54.6
1  8.299        1.2       66.3
2  8.299        1.2       58.5
3  8.299        1.2       58.5
4  8.299        1.2       62.4

在这里您可以看到 EYE_WIDTH 只有 54.6,66.3 ,58.5 和 62.4 作为输出。不可能获得任何其他值。但是随机森林回归器预测不同的值

标签： pythonscikit-learnrandom-forest

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