上面决策树参数中最重要的包括最大特征数max_features, 最大深度max_depth, 内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split和叶子节点最少样本数min_samples_leaf。
python里的随机森林回归max_features参数 python 随机森林调参,前面我们详细介绍了一个简单的分类器(朴素贝叶斯分类器),以及一个强大的判别分类器(支持向量机)。下面将介绍另一种强大的算法——无参数算法随机森林。随机森林是一种集成方法,通过集成多个比较简单的评估器
max_features:默认是”None”,划分时考虑所有的特征数; max_depth:默认可以不输入,决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。 min_samples_split:默认是2,限制子树继续划分的条件。 min_samples_leaf:默认是1,限制叶子节点最少的样本数。 min_weight_fraction_leaf:默认是0,不考虑权重问题;样本缺失值较多,才需...
2.max_features:每个决策树的随机选择的特征数目。 每个决策树在随机选择的这max_features特征里找到某个“最佳”特征,使得模型在该特征的某个值上分裂之后得到的收益最大化。max_features越少,方差就会减少,但同时偏差就会增加。 如果是回归问题,则max_features=n_features,如果是分类问题,则max_features=sqrt(n_f...
3. max_features:每个节点在随机选择划分特征时考虑的最大特征数。较小的值可减少模型的方差,较大的值可提高模型的拟合能力。默认为“auto”,即max_features=sqrt(n_features)。 4. max_depth:每个决策树的最大深度。较小的值可以减小模型的方差,较大的值可以提高模型的拟合能力。默认为“None”,最小化不纯度...
#调整随机森林的参数(调整max_features,结果未见明显差异)fromsklearnimportdatasets X, y= datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=.5, weights=[.2, .8])importnumpy as np training= np.random.choice([True, False], p=[.8, .2],size=y.shape)fromsk...
2.树的最大深度(max_depth):决定了树的生长深度。过深的树可能在训练集上表现很好,但枝叶过多可能导致过拟合。通常来说,限制树的最大深度可以缓解过拟合问题。 3.特征的最大数量(max_features):随机森林在每个节点选择特征时可以考虑的最大特征数量。较小的max_features值可以降低随机森林的方差,从而避免过拟合...
max_features(特征的最大选择数量):减少特征的最大选择数量可以降低模型的复杂度,从而减少过拟合的可能性。可以尝试减少这个值,限制每棵树在分裂时考虑的特征数量。 这些超参数的调整可以通过交叉验证来确定最佳的取值。可以使用网格搜索或随机搜索等技术来搜索超参数空间,并选择在验证集上表现最好的超参数组合。
max_features(最大特征数): 这个参数用来训练每棵树时需要考虑的最大特征个数,超过限制个数的特征都会被舍弃,默认为auto。可填入的值有:int值,float(特征总数目的百分比),“auto”/“sqrt”(总特征个数开平方取整),“log2”(总特征个数取对数取整)。默认值为总特征个数开平方取整。值得一提的是,这个参数在...
# max_features=cur_max_features, random_state=2, criterion="gini", verbose=False) # Train and test the result train_accuracy, test_accuracy = fit_and_test_model(rf) # Train and test the result print(train_accuracy, test_accuracy) ...