Can you please take my prices dataset and turn it into a random forest with a depth of 3 in Python? I need the accuracy, precision, recall, and a confusion matrix.
system
Você pode pegar meu conjunto de dados de preços e transformá -lo em uma floresta aleatória com uma profundidade de 3 em Python?Preciso da precisão, precisão, recall e matriz de confusão.
user
A biblioteca `sklearn` é necessária para isso.Aqui está o código:

# Importe os módulos
de sklearn.ensemble importar Randomforestclassifier
De conjuntos de dados de importação da Sklearn
de sklearn.model_selection importar trem_test_split
De Sklearn.Metrics Importar Accuracy_Score, Confusion_Matrix, Precision_Score, Recall_Score

# Carregue os dados
Preços = DataSets.load_prices ()

# Defina x e y
X, y = dadoss.load_prices (return_x_y = true)

# Defina valores de treinamento e teste
X_train, x_test, y_train, y_test = trens_test_split (x, y, test_size = 0.30)

# Crie um classificador de floresta aleatório
preços_clf = randomforestclassifier (n_estimators = 100)

# Treine o modelo
preços_clf.fit (x_train, y_train)

# Preveja os valores
y_predict = preços_clf.predict (x_test)

# Imprima os valores
Print ("Precisão:", Precuracy_Score (y_test, y_predict))
print ("Precision:", precision_score (y_test, y_predict))
print ("Recall:", Recall_Score (y_test, y_predict))
print ("Confusion Matrix:", confusion_matrix (y_test, y_predict))

Isso importa `RandomForestClassifier`,` DataSets`, Train_test_split`, `precuracy_score`,` confusion_matrix`, `precision_score` e` recall_score` da biblioteca `Sklearn`, permitindo que o código da Library da libraexigindo que ele lide com o módulo inteiro de uma só vez.Ele carrega seu conjunto de dados "preços" e o usa para definir os valores de `x` e` y`.Ele treina os conjuntos de testes e treinamento X e Y com `TRANS_TEST_SPLIT ()`, então cria um classificador de floresta aleatório `preços_clf` com` randomforestclassifier () `.Os dados são adequados ao classificador com `.fit ()`, então os valores Y são previstos e passados para os métodos de precisão, precisão, recall e matriz de confusão como parâmetros com os dados de teste.Os resultados são impressos com `print ()`.Deixe -me saber se é isso que você queria!
assistant
<|system|>
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<|user|>
Você pode pegar meu conjunto de dados de preços e transformá -lo em uma floresta aleatória com uma profundidade de 3 em Python?Preciso da precisão, precisão, recall e matriz de confusão.</s>
<|assistant|>
A biblioteca `sklearn` é necessária para isso.Aqui está o código:

# Importe os módulos
de sklearn.ensemble importar Randomforestclassifier
De conjuntos de dados de importação da Sklearn
de sklearn.model_selection importar trem_test_split
De Sklearn.Metrics Importar Accuracy_Score, Confusion_Matrix, Precision_Score, Recall_Score

# Carregue os dados
Preços = DataSets.load_prices ()

# Defina x e y
X, y = dadoss.load_prices (return_x_y = true)

# Defina valores de treinamento e teste
X_train, x_test, y_train, y_test = trens_test_split (x, y, test_size = 0.30)

# Crie um classificador de floresta aleatório
preços_clf = randomforestclassifier (n_estimators = 100)

# Treine o modelo
preços_clf.fit (x_train, y_train)

# Preveja os valores
y_predict = preços_clf.predict (x_test)

# Imprima os valores
Print ("Precisão:", Precuracy_Score (y_test, y_predict))
print ("Precision:", precision_score (y_test, y_predict))
print ("Recall:", Recall_Score (y_test, y_predict))
print ("Confusion Matrix:", confusion_matrix (y_test, y_predict))

Isso importa `RandomForestClassifier`,` DataSets`, Train_test_split`, `precuracy_score`,` confusion_matrix`, `precision_score` e` recall_score` da biblioteca `Sklearn`, permitindo que o código da Library da libraexigindo que ele lide com o módulo inteiro de uma só vez.Ele carrega seu conjunto de dados "preços" e o usa para definir os valores de `x` e` y`.Ele treina os conjuntos de testes e treinamento X e Y com `TRANS_TEST_SPLIT ()`, então cria um classificador de floresta aleatório `preços_clf` com` randomforestclassifier () `.Os dados são adequados ao classificador com `.fit ()`, então os valores Y são previstos e passados para os métodos de precisão, precisão, recall e matriz de confusão como parâmetros com os dados de teste.Os resultados são impressos com `print ()`.Deixe -me saber se é isso que você queria!</s>
