将RandomForestClassifier Predict_Proba结果添加到原始数据帧

RandomForestClassifier是一种机器学习算法，属于集成学习的一种形式。它是基于决策树的集成方法，通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行分类或回归任务。

Predict_Proba是RandomForestClassifier类中的一个方法，用于预测样本属于每个类别的概率。它返回一个数组，数组的每个元素表示样本属于对应类别的概率。

将RandomForestClassifier Predict_Proba结果添加到原始数据帧可以用于分析和可视化模型的预测结果。通过将预测概率与原始数据帧中的其他特征进行关联，可以更好地理解模型的预测结果，并进行后续的数据处理和决策。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行机器学习模型的训练和部署。该平台提供了丰富的机器学习算法和工具，可以方便地进行模型训练和预测。

另外，腾讯云还提供了云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）和云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）等产品，用于存储和计算资源的管理。这些产品可以与机器学习平台结合使用，实现全面的数据分析和处理。

总结起来，将RandomForestClassifier Predict_Proba结果添加到原始数据帧可以通过腾讯云机器学习平台进行实现，结合云数据库和云服务器等产品，进行全面的数据分析和处理。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第07章集成学习和随机森林

硬投票分类器令人惊奇的是这种投票分类器得出的结果经常会比集成中最好的一个分类器结果更好。...接下来的分析将帮助你解决这个疑问。假设你有一个有偏差的硬币，他有 51% 的几率为正面，49% 的几率为背面。...在这种情况下（当基决策器有predict_proba()时）决策函数会对每个训练实例返回类别概率。...提升提升（Boosting，最初称为假设增强）指的是可以将几个弱学习者组合成强学习者的集成方法。对于大多数的提升方法的思想就是按顺序去训练分类器，每一个都要尝试修正前面的分类。...对于测试集中的每个图像，用所有分类器进行预测，然后将预测馈送到 blender 以获得集合的预测。它与你早期训练过的投票分类器相比如何？练习答案见附录 A 。

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所有的分类器被训练后，集成通过对所有分类器结果的简单聚合来预测聚合降低了偏差和方差，比在原始训练集上的单一分类器更小的方差 from sklearn.ensemble import BaggingClassifier...随机森林决策树的一种集成（通常是bagging，有时是pasting 进行训练） from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rnd_clf...提升方法将几个弱学习者组合成强学习者的集成方法 8.1 AdaBoost 使一个新的分类器去修正之前分类结果的方法：对之前分类结果不对的训练实例多加关注 ? ?...Adaboost 的多分类版本 SAMME（这就代表了分段加建模使用多类指数损失函数）如果只有两类别，那么 SAMME 是与 Adaboost 相同的如果分类器可以预测类别概率（例如如果它们有predict_proba...思想：不使用琐碎的函数（如硬投票）来聚合集合中所有分类器的预测，使用一个新的分类器模型，对所有的预测结果作为输入，预测输出最终结果 ? ? sklearn 暂不直接支持 stacking

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可视化学习社区以我的书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供课堂式教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面~~ 参与课程或者圈子的你将获取到...特意找了一下资料，这就给大家介绍一个非常好用的Python可视化工具-scikit-plot，专门用于模型结果的可视化展示，功能比较简单易懂。...scikit-plot提供了绘制混淆矩阵的函数，可以直观地显示真实标签和预测结果之间的对应关系。 ROC曲线和AUC：ROC曲线是评估二分类模型性能的一种常用方法。...skplt.metrics.plot_silhouette(X, cluster_labels) plt.show() 聚类分析轮廓图校准曲线 import scikitplot as skplt rf = RandomForestClassifier...).predict_proba(X_test) svm_scores = svm.fit(X_train, y_train).decision_function(X_test) probas_list

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