对于随机森林这个模型,它本质上是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变构建的模型。 对于数据集的生成,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变生成的数据集。 对于数据集的拆分,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state...
顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决 策树之间...
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接下来,使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集,其中test_size参数指定测试集占总样本的比例,random_state参数用于设置随机种子,保证每次划分结果一致。 然后,创建一个随机森林分类器对象rf,并设置参数n_estimators为100表示构建...
random_state 随机状态。通常为正整数,默认值为1。 n_jobs 并行线程数。数量越多训练速度越快,通常为正整数,默认值为4。 max_depth 每棵树的最大深度。通常为正整数,默认值为None。 说明 当设置为None时,表示对树的深度没有限制。 示例 创建模型与模型离线训练 /*polar4ai*/CREATE MODEL randomforestreg1 ...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, targets, test_size=0.2, random_state=42) # 创建随机森林回归模型rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) 在训练集上拟合模型 rf_model.fit(X_train, y_train) ...
random_state 随机状态。通常为正整数,默认值为1。 n_jobs 并行线程数。数量越多训练速度越快,通常为正整数,默认值为4。 max_depth 每棵树的最大深度。通常为正整数,默认值为None。 说明 当设置为None时,表示对树的深度没有限制。 示例 创建模型与模型离线训练 /*polar4ai*/CREATE MODEL randomforestreg1 ...
class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion=’gini’, max_depth=None, bootstrap=True, random_state=None, min_samples_split=2) 随机森林分类器 n_estimators:integer,optional(default = 10)森林里的树木数量120,200,300,500,800,1200 ...