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同じトレーニングとテストのデータセットの場合、KNNの精度は0.53です.RandomForestとAdaBoostの精度は1です。だれでも助けてくれますか？sklearnランダムフォレストの精度
コード：
## prepare data
begin_date='20140101'
end_date='20160908'
stock_code='000001' #平安银行
data=ts.get_hist_data(stock_code,start=begin_date,end=end_date)
close=data.loc[:,'close']
df=data[:-1]
diff=np.array(close[1:])-np.array(close[:-1])
label=1*(diff>=0)
df.loc[:,'diff']=diff
df.loc[:,'label']=label
#split dataset into trainging and test
df_train=df[df.index<'2016-07-08']
df_test=df[df.index>='2016-07-08']
x_train=df_train[df_train.columns[:-1]]
y_train=df_train['label']
x_test=df_test[df_test.columns[:-1]]
y_test=df_test['label']
##KNN
clf2 = neighbors.KNeighborsClassifier()
clf2.fit(x_train, y_train)
accuracy2 = clf2.score(x_test, y_test)
pred_knn=np.array(clf2.predict(x_test))
#RandomForest
clf3 = RandomForestClassifier(n_estimators=100,n_jobs=-1)
clf3.fit(x_train, y_train)
accuracy3 = clf3.score(x_test, y_test)
pred_rf=np.array(clf3.predict(x_test))
print accuracy1,accuracy2,accuracy3
これらは異なる見積もりです。したがって、あなたが異なる精度の得点を得ることは驚くべきことではありません。あなたの質問はあまり明確ではありません。あなたのランダムフォレストまたはKNNの正確さを心配していますか？あなたに役立ついくつかの提案があります：すべての見積もり者の学習曲線をプロットしてください（http://scikit-learn.org/stable/modules/learning_curve.html#learning-curves）。あなたは単純にあなたのデータをオーバーフィットするかもしれません。さらに、最高のパフォーマンスを得るには、モデルのハイパーパラメータを調整する必要があります（http://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html）。 – MhFarahani
MhFarahaniありがとう！私はラベルが機能の1つに基づいていることを知っている、私はデータセットからそれをドロップすることを忘れていた。プロットのあなたの提案は、すべてのエスティメータとオーバーフィットの学習曲線はまだ初心者のために役立ちます –