Desc: 调用 treeForeCast ,对特定模型的树进行预测,可以是 回归树 也可以是 模型树 Args: tree -- 已经训练好的树的模型 inData -- 输入的测试数据 modelEval -- 预测的树的模型类型,可选值为 regTreeEval(回归树) 或 modelTreeEval(模型树),默认为回归树 Returns: 返回预测值矩阵
(tree, testData, modelEval=regTreeEval)
| 375 | |
| 376 | # 预测结果 |
| 377 | def createForeCast(tree, testData, modelEval=regTreeEval): |
| 378 | """ |
| 379 | Desc: |
| 380 | 调用 treeForeCast ,对特定模型的树进行预测,可以是 回归树 也可以是 模型树 |
| 381 | Args: |
| 382 | tree -- 已经训练好的树的模型 |
| 383 | inData -- 输入的测试数据 |
| 384 | modelEval -- 预测的树的模型类型,可选值为 regTreeEval(回归树) 或 modelTreeEval(模型树),默认为回归树 |
| 385 | Returns: |
| 386 | 返回预测值矩阵 |
| 387 | """ |
| 388 | m = len(testData) |
| 389 | yHat = mat(zeros((m, 1))) |
| 390 | # print yHat |
| 391 | for i in range(m): |
| 392 | yHat[i, 0] = treeForeCast(tree, mat(testData[i]), modelEval) |
| 393 | # print "yHat==>", yHat[i, 0] |
| 394 | return yHat |
| 395 | |
| 396 | |
| 397 | if __name__ == "__main__": |
no test coverage detected