n_estimator_params= range(1, 100,5) confusion_matrixes={}forn_estimatorinn_estimator_params: rf= RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimator,n_jobs=-1, verbose=True) rf.fit(X[training], y[training])print("Accuracy:\t", (rf.predict(X[~training]) == y[~training]).mean())'''==...
data load breast cancer我个人的倾向是要看见n estimators在什么取值开始变得平稳是否一直推动模型整体准确率的上升等信息第一次的学习曲线可以先用来帮助我们划定范围我们取每十个数作为一个阶段来观察n estimators的变化如何引起模型整体准确率的变化scorel for i in range120110rfc RandomForestClassifier n estimators ...
#调整随机森林的参数(调整n_estimators随机森林中树的数量默认10个树,精度递增显著,但并不是越多越好),加上verbose=True,显示进程使用信息 2016-03-31 18:36 −... qqhfeng16 0 15705 如何调整随机森林的参数达到更好的效果。 2016-10-07 22:17 −原文地址: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015...