using 3 fold cross validation,# search across 100 different combinations, and use all available coresrf_random = RandomizedSearchCV(estimator= rf,param_distributions= random_grid,n_iter= 100,cv= 3,verbose=2,random_state=42,n
模型调优我们采用网格搜索调优参数(grid search),通过构建参数候选集合,然后网格搜索会穷举各种参数组合,根据设定评定的评分机制找到最好的那一组设置。 先优化n_estimators param_test1 = {'n_estimators':range(10,101,10)} gsearch1 = GridSearchCV(estimator = RandomForestClassifier(oob_score=True, random_st...
这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的,n_estimators越大,模型的效果往往越好。但是相应的,任何模型都有决策边界,n_estimators达到一定的程度之后,随机森林的精确性往往不在上升或开始波动,并且,n_estimators越大,需要的计算量和内存也越大,训练的时间也会越来越长。对于这个参数,我们是渴望在训练难度和模型效果...
包括常见的Logisitic Regression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法KNN。
有一个很棒的包叫做白金枪鱼，它被用来以一种智能的方式进行超参数调优。
2.1.2 n_estimators 这是森林中树木的数量,即基基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的,n_estimators越大,模型的效果往往越好。但是相应的,任何模型都有决策边界,n_estimators达到一定的程度之后,随机森林的精确性往往不在上升或开始波动,并且,n_estimators越大,需要的计算量和内存也越大,训练...
(base estimator)。通常来说,有三类集成算法:装袋法(Bagging),提升法(Boosting)和 stacking。装袋法的核心思想是构建多个相互独立的评估器,然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集成评估器的结 果。装袋法的代表模型就是随机森林。 提升法中,基评估器是相关的,是按顺序一一构建的。其核心思想是结合弱评估器...