このデータでランダムフォレストしたい
了解しました。ランダムフォレストを適用する前に、データを準備する必要があります。具体的には、特徴量とターゲット変数を適切に設定し、データをトレーニングセットとテストセットに分割する必要があります。
以下は、ランダムフォレストを適用する基本的な手順です：
- 特徴量として使用する列を選択します。これらは、予測に役立つと考えられるデータです。例えば、数量や単価、送料などの列を含めることができます。
- ターゲット変数を選択します。これは、予測しようとしている量です。この場合、月ごとの数量を予測するということでしょうか？
- データをトレーニングセットとテストセットに分割します。これにより、モデルの性能を評価できます。
- ランダムフォレストモデルを適合させます。これには、トレーニングセットを使用します。
- テストセットを使用してモデルの性能を評価します。
具体的なコード例を示しましょう：
python
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error # 特徴量を選択する features = ["単価", "送料", "原価"] # 必要に応じて他の列を含めます # ターゲット変数を選択する target = "数量" # 特徴量とターゲット変数を抽出する X = monthly_quantity[features] y = monthly_quantity[target] # データをトレーニングセットとテストセットに分割する X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # ランダムフォレストモデルを初期化する rf_model = RandomForestRegressor() # モデルをトレーニングする rf_model.fit(X_train, y_train) # テストセットでモデルを評価する y_pred = rf_model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("Mean Squared Error:", mse)
このコードでは、数量を予測するためにランダムフォレストを使用しています。特徴量としては、単価、送料、原価の3つの列を使用し、ランダムフォレストモデルをトレーニングし、テストセットで性能を評価しています。