在随机森林中,通过调整class_weight参数可以对不平衡的样本进行处理,并优化模型的性能。 一、什么是class_weight参数 在机器学习中,有些数据集中的不同类别的样本数量是不平衡的。例如,在一个二分类问题中,其中一类的样本数量可能远远超过另一类的样本数量。这种不平衡可能导致模型在预测时对数量较少的类别的预测效果...
个人理解是在划分节点时起作用，计算Gini增益时会classweight的掺入，假设有3个样本，Y=[1,2,1]，cl...
min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None) 1. 2. 3. 4. 说明: 参数(params): n_estimator...
在Sklearn库中,随机森林包含:随机森林分类、随机森林回归两种。 二:随机森林分类器 class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’warn’, criterion=’gini’, max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’, max_leaf_nodes=...
score 随机森林 随机森林 class_weight 1、RandomForestClassifier基本参数说明 要使用RandomForestClassifier算法进行分类,我们需要先了解RandomForestClassifier算法的一些基本参数。 RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion=’gini’, max_depth=None,