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
因此,最佳的子决策树个数是81,准确率98.61%,相比默认参数的82.3%有较大的提高。 (3) 优化决策树参数的最大特征数max_features,其他参数设置为常数,且n_estimators为81。 max_features参数择优的范围:1~11,步长为1,十折交叉验证选择最优max_features。 param_test2 = {"max_features":range(1,11,1)} gse...
max_features 决定划分时考虑的最大特征数量。取值如下: sqrt(默认):表示最大特征数量为sqrt(n_features)。 整数:表示最大特征数量为max_features,取值必须在0~n_features之间,包括n_features,n_features为建模时使用的特征字段的数量。 浮点数:表示最大特征数量为max_features*n_features。 log2:表示最大特征数量...
max_features:整数、浮点数、字符串或None,表示寻找最佳分裂时要考虑的特征数量,默认值为auto,表示sqrt(n_features)。 bootstrap:布尔值,表示是否在构建树时采用bootstrap样本(即有放回抽样),默认值为True。3. 如何使用sklearn库创建和训练一个随机森林回归模型 使用sklearn库创建和训练随机森林回归模型非常简单。以...
max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False) 一、重要参数,属性与接口 criterion 回归树衡量分枝质量的指标,支持的标准有三种 ...
sqrt(默认):表示最大特征数量为sqrt(n_features)。 整数:表示最大特征数量为max_features,取值必须在0~n_features之间,包括n_features,n_features为建模时使用的特征字段的数量。 浮点数:表示最大特征数量为max_features*n_features。 log2:表示最大特征数量为log2(n_features)。 random_state 随机状态。通常...
在实际的预处理中,并没有对这种相似特征进行去除,而是利用随机森林的特性得到最优随机森林模型允许单个决策树使用特征的最大数量(max_features)参数值。 数据间依赖关系 # 利用seaborn检查可视化数据之间的依赖关系 corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm') ...
(1) 当我们输入整数,表示每次分枝时随机抽取 max_features 个特征。 (2) 当我们输入浮点数,表示每次分枝时抽取 round(max_features * n_features) 个特征。 (3) 当我们输入 auto 或者 None,表示每次分枝时使用全部特征 n_features。 (4) 当我们输入 sqrt,表示每次分枝时使用 sqrt(n_features)。
X, y = make_regression(n_features=4, n_informative=2, random_state=0, shuffle=False) plt.plot(X) plt.plot(y) X_train=X[:70] y_train=y[:70] X_test=X[:30] y_test=y[:30] regr = RandomForestRegressor(max_depth=2, random_state=0) ...
deftest_RandomForestRegressor_max_features(*data):'''测试 RandomForestRegressor 的预测性能随 max_features 参数的影响'''X_train,X_test,y_train,y_test=data max_features=np.linspace(0.01,1.0) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1) ...