随机森林是基于bagging框架的决策树模型,因此随机森林的参数择优包括两部分:(1)RF框架的参数择优;(2)RF决策树的参数择优。因此,理解RF框架参数和决策树参数的含义是模型参数择优的前提。 目录: RF框架参数含义 RF决策树参数含义 RF参数择优实例 结论 请参考Scikit-learn官网RandomForestClassifier类的参数来阅读前两...
随机森林是基于bagging框架的决策树模型，包含RF框架参数和决策树参数。RF框架主要参数有n_estimators（决策树数量）、bootstrap（是否使用有放回抽样）、oob_score（是否使用袋外样本评估）。n_estimators选择适中值，bootstrap和oob_score一般设置为默认值。决策树参数包括max_features（最大考虑特征数）、ma...
随机森林是基于bagging框架的决策树模型,因此随机森林的参数择优包括两部分:(1)RF框架的参数择优;(2)RF决策树的参数择优。因此,理解RF框架参数和决策树参数的含义是模型参数择优的前提。 目录 1. RF框架参数含义 2. RF决策树参数含义 3. RF参数择优实例 4. 结...
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