随机森林是一种集成学习算法,它由多个决策树组成。每个决策树都是通过对训练数据进行随机采样和特征随机选择来构建的。在构建每个决策树时,max_feature参数用于控制每个决策树中考虑的特征数量。 m...
因此，随机森林的想法是，单个决策树具有较大的方差，但偏差较小(它是过拟合的)。然后我们创建不同的...
max_feature_params= ['auto','sqrt','log2', .01, .5, .99] confusion_matrixes={}formax_featureinmax_feature_params: rf= RandomForestClassifier(max_features=max_feature) rf.fit(X[training], y[training])print("Accuracy:\t", (preds == y[~training]).mean()) confusion_matrixes= confusi...
当max_features=26,模型性能抖动上升,无需细调 可以看出max_depth单调上升,继续扩大max_depth 通过调整,发现max_depth=40最优,接下来调整min_samples_leaf CART其他模型复杂度参数: 用最佳参数组合,训练模型 特征重要性 随机森林的概率校准 ***测试部分*** 1.读取数据 2.数据 数据源:以Kaggle 2015年举办的Otto...
之前介绍过随机森林,它是决策树的集成,一般使用bagging 方法(有时候也用pasting)进行训练,一般 max_samples 设置为训练集的大小。在构建随机森林时,除了使用BaggingClassifer类并传入DecisionTreeClassifier,我们也可以使用RandomForestClassifier类,它是一个更方便的形式,并对决策树进行了优化(类似,使用RandomForestRegressor...
max_features='sqrt', # 寻找最佳分裂时考虑的最大特征数 bootstrap=True, # 是否在构建树时使用bootstrap样本random_state=42) # 控制随机数生成器的种子 # 训练模型 rf_classifier.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = rf_classifier.predict(X_test) ...
其他参数:Good results are often achieved when settingmax_depth=Nonein combination withmin_samples_split=1. n_jobs=k:computations are partitioned into k jobs, and run on k cores of the machine. ifn_jobs=-1then all cores available on the machine are used. ...
max_depth: 从树结构的层面来看,max_depth是控制随机森林过拟合影响最大的函数,max_depth的默认值为None,也就是不限深度,因此当模型存在过拟合的情况下,选择一个小的max_depth会更有效。 max_leaf_nodes与min_sample_split: 比max_depth更精细的减枝方式,但限制叶子数量和分枝,既可以实现微调,也可以实现大刀阔...
②树的最大深度 (max_depth)。这个参数决定了树在分裂节点以形成树结构时的最大深度。深度限制了树可以学习的决策规则的数量和复杂性。更深的树可以学习更复杂的模式(更细粒度的决策规则),但也更容易发生过拟合,即模型在训练数据上表现很好,但在未见数据上表现较差。相反,较浅的树可能无法充分捕捉数据的复杂性,...
最大特征数(max_features) Auto/None :简单地选取所有特征,每颗树都可以利用他们。这种情况下,每颗树都没有任何的限制。 sqrt :此选项是每颗子树可以利用总特征数的平方根个。 例如,如果变量(特征)的总数是100,所以每颗子树只能取其中的10个;“log2”是另一种相似类型的选项。