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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...
1、Python代码 # 训练随机森林分类器clf1=RandomForestClassifier(n_estimators=500,n_jobs=-1,max_depth=5,oob_score=True,random_state=42)clf1.fit(X_train,Y_train)# 预测测试集上的标签pred_y_test=clf1.predict(X_test) 2、Sentosa_DSML社区版 连接随机森林分类模型,设置模型参数,并执行。 训练完成...
在决策树中,一个random_state只控制生成一棵树,而随机森林中的random_state控制的是生成森林的模式。当random_state固定时,随机森林中生成是一组固定的树,但每棵树依然是不一致的。 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25,random_state=2) rfc = rfc.fit(Xtrain,Ytrain) ...
控制原始数据集的随机重采样,具体可以参考“一维卷积神经网络应用于电信号分类 Ⅰ”的random_state。 Oob_score:bool,default=False oob_score = accuracy_score(y, np.argmax(predictions, axis=1)) 是否使用out-of-bag样本来评估泛化性能错误。 这里介绍一下out-of-bag。
# 训练随机森林分类器clf1=RandomForestClassifier(n_estimators=500,n_jobs=-1,max_depth=5,oob_score=True,random_state=42)clf1.fit(X_train,Y_train)# 预测测试集上的标签pred_y_test=clf1.predict(X_test) 2、Sentosa_DSML社区版 连接随机森林分类模型,设置模型参数,并执行。
datasets = [make_moons(noise=0.3, random_state=0), make_circles(noise=0.2, factor=0.5, random_state=1), linearly_separable ] figure = plt.figure(figsize=(27, 9)) i = 1 # iterate over datasets for ds in datasets: # preprocess dataset, split into training and test part ...
参数说明:estimator使用的模型, param_distributions表示待选的参数组合,cv表示交叉验证的次数,verbose表示打印的详细程度,random_state表示随机种子, n_iter迭代的次数 2.GridSearchCV(estimator = rf, param_grid=grid_param, cv=3, verbose=2) 参数说明:estimator使用的模型, param_grid 待选择的参数组合, cv交叉...
random_state=1, n_clusters_per_class=1) rng= np.random.RandomState(2) X+=2* rng.uniform(size=X.shape) linearly_separable=(X, y) datasets= [make_moons(noise=0.3, random_state=0), make_circles(noise=0.2, factor=0.5, random_state=1), ...