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츄르사려고 코딩하는 코집사입니다.
In [25]:
#라이브러리 불러오기
import pandas as pd
import os
import numpy as np
#랜덤포레스트 라이브러리
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import export_graphviz
import warnings
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
warnings.filterwarnings('ignore')
In [26]:
from matplotlib import font_manager, rc
#plot 한글 깨짐
plt.rc('font', family='Malgun Gothic')
#막대그래프 한글 깨짐
font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
rc('font', family=font_name)
In [27]:
최종데이터 = pd.read_csv('C:/Users/User/Desktop/바탕화면/AI data/AI_철새도래지_최종데이터.csv', encoding='euc-kr')
In [22]:
최종데이터
Out[22]:
In [28]:
최종데이터 = pd.get_dummies(최종데이터)
In [29]:
최종데이터
Out[29]:
In [30]:
최종데이터.columns
Out[30]:
In [31]:
최종데이터_Target = 최종데이터['발생여부']
In [32]:
최종데이터_Data = 최종데이터[['평균기온','평균풍속','축종_닭','평균상대습도','철새도래지거리']]
In [33]:
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(최종데이터_Data, 최종데이터_Target, test_size = 0.2, random_state = 10, shuffle = True)
In [34]:
RF = RandomForestClassifier()
In [35]:
RF.fit(X_train, Y_train)
Out[35]:
In [36]:
print("Test Set Score : {:.2f}".format(RF.score(X_test, Y_test)))
In [37]:
RF_Prediction = RF.predict(X_test)
In [39]:
a = list(Y_test)
fig = plt.figure( figsize = (12, 4))
chart = fig.add_subplot(1,1,1)
chart.plot(a[:200], marker='o', color='blue', label='실제값')
chart.plot(RF_Prediction[:200], marker='^', color='red', label='예측값')
chart.set_title('Random Forest 예측 결과', size=30)
plt.xlabel('횟수', size=20)
plt.ylabel('발생여부', size=20)
plt.legend(loc = 'best')
Out[39]:
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