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...
特征选择:根据变量重要性的排序,选择对预测结果影响最大的特征,从而减少特征维度,提高模型的效率和准确性。 模型优化:通过分析变量重要性,可以发现模型中存在的问题,如过拟合或欠拟合,从而进行相应的调整和优化。 解释模型结果:变量重要性可以帮助我们理解模型的预测结果,找出对结果影响最大的特征,从而提供决策依据和解...
(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...
特征选择:通过分析特征对列名的重要性,可以选择最具预测能力的特征,从而提高模型的性能。 特征工程:根据特征对列名的重要性,可以进行特征组合、交叉等操作,生成新的特征,以提高模型的表现。 异常检测:通过比较异常样本和正常样本的特征对列名的重要性,可以识别出异常样本。 数据可视化:将特征对列名的重要性可视化,...
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。