机器学习——用回归树 拟合正弦曲线

1、首先运行魔法命令，准备展示开发环境和第三包信息。如图示：

2、输入命令打印相关信息。如图示：

3、执行命令后。打印信息如图示：

4、开始进入正题。

5、导入相关模块，如图示：

6、用numpy模块生成正弦函数的训练数据。

7、方法如图示：

8、训练集数据生成好后，接下来生成回归树模型所需的测试集数据。

9、测试集生成如图示：

10、生成后，可以查看生成数据的相关信息.

11、正弦函数横坐标X的数据形状，如图示：

12、正弦函数横坐标X的部分数据，如图示：

13、正弦函数y的数据形状，如图示：

14、正弦函数y的部分数据，如图示：

15、正弦函数测试集数据的形状如图示：

16、测试集的部分数据如图示：

17、数据准备好后，进行下一步。

18、创建回归数模型。

19、由于需要两个模型做对比，因此实例化两个回归树实例。如图示：

20、接下来导入训练集数据，训练回归树模型。如图示：

21、模型训练完毕后，导入测试集数据，获取测试结果。如图示：

22、采集测试集在模型下的分类结果的得到是一组数据，为了方便观察，用matplotlib绘制为图像。

23、绘制图像代码如图示：

24、回归树拟合正弦曲的结果如图示：

25、从图中可以看出回归树的最大深度为2时，更加拟合正弦曲线。