RandomForestRegressor — это алгоритм машинного обучения, используемый для задач регрессии. «Остаточный график» – это графическое представление, которое помогает оценить эффективность регрессионной модели путем анализа различий между прогнозируемыми и фактическими значениями.

Чтобы создать остаточный график для RandomForestRegressor с использованием библиотеки Yellowbrick в Python, вы можете выполнить следующие действия:

1. Установите Yellowbrick: убедитесь, что Yellowbrick установлен в вашей среде Python. Вы можете установить его с помощью pip: pip install Yellowbrick.

2. Импортируйте необходимые модули: начните с импорта необходимых модулей в скрипт Python или блокнот Jupyter:

from yellowbrick.regressor import ResidualsPlot
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

3. Обучите свой RandomForestRegressor: адаптируйте свою модель RandomForestRegressor к обучающим данным.

4. Создайте остаточный график: инициализируйте визуализатор ResidualsPlot с обученной моделью и тестовыми данными, затем вызовите метод fit()для создания остаточного графика:

visualizer = ResidualsPlot(model)
visualizer.fit(X_train, y_train)  # X_train: training features, y_train: training labels
visualizer.score(X_test, y_test)  # X_test: test features, y_test: test labels
visualizer.show()

Появится график остатков с фактическими значениями по оси X и разницей между прогнозируемыми и фактическими значениями по оси Y. График может помочь вам выявить закономерности, гетероскедастичность (неравные дисперсии) или любые другие проблемы с вашей регрессионной моделью.