机器学习入门 — 基于随机森林的气温预测（三）随机森林参数选择
本文中将针对树模型的参数进行优化
数据预处理
前面已经做过好几次数据预处理了，这里直接上代码
得到数据
# 导入工具包
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
features = pd.read_csv('data/temps_extended.csv')
# 独热编码处理数据
features = pd.get_dummies(features)
# 标签和特征划分
labels = features['actual']
featur
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