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。 max_feature参数有以下几种常见的取值: "auto":默认值,表示每个决策树考虑的特征数量为总特征数的平方根。 "sqrt":与"auto"取值相同,表示每个决策树考虑的特征数量为总特征数的平方根。 "log2":表示每个决策树考虑的特征数量为总特征数...
1) RF划分时考虑的最大特征数max_features: 可以使用很多种类型的值,默认是”None”,意味着划分时考虑所有的特征数;如果是”log2”意味着划分时最多考虑log2Nlog2N 个特征;如果是”sqrt”或者”auto”意味着划分时最多考虑N−−√N 个特征。如果是整数,代表考虑的特征绝对数。如果是浮点数,代表考虑特征百...
1) RF划分时考虑的最大特征数max_features: 可以使用很多种类型的值,默认是"None",意味着划分时考虑所有的特征数;如果是"log2"意味着划分时最多考虑log2Nlog2N 个特征;如果是"sqrt"或者"auto"意味着划分时最多考虑N−−√N 个特征。如果是整数,代表考虑的特征绝对数。如果是浮点数,代表考虑特征百分比,即...
1) RF划分时考虑的最大特征数max_features: 可以使用很多种类型的值,默认是”None”,意味着划分时考虑所有的特征数;如果是”log2”意味着划分时最多考虑log2Nlog2N 个特征;如果是”sqrt”或者”auto”意味着划分时最多考虑N−−√N 个特征。如果是整数,代表考虑的特征绝对数。如果是浮点数,代表考虑特征百...
上面决策树参数中最重要的包括最大特征数max_features, 最大深度max_depth, 内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split和叶子节点最少样本数min_samples_leaf。 根据经验 对于回归问题:好的缺省值max_features = n_features; 对于分类问题:好的缺省值是max_features=sqrt(n_features)。n_features指的是数据...
If “sqrt”, thenmax_features=sqrt(n_features). If “log2”, thenmax_features=log2(n_features). If None, then max_features=n_features. max_depth: (default=None)设置树的最大深度,默认为None,这样建树时,会使每一个叶节点只有一个类别,或是达到min_samples_split。
2.max_features:每个决策树的随机选择的特征数目。 每个决策树在随机选择的这max_features特征里找到某个“最佳”特征,使得模型在该特征的某个值上分裂之后得到的收益最大化。max_features越少,方差就会减少,但同时偏差就会增加。 如果是回归问题,则max_features=n_features,如果是分类问题,则max_features=sqrt(n_...
# 设置max_features为字符串,例如'sqrt'或'log2' rf = RandomForestClassifier(max_features='sqrt') 4. None:如果max_features是None(默认值),则每个节点考虑所有特征进行分裂。 fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier # 不设置max_features或设置为None ...
如果为sqrt,那么为max_features=sqrt(n_features)。 如果为log2,那么为max_features=log2 (n_features)。 高级 在构建树时,使用 Bootstrap 样本。如果选中,那么在构建树时使用 bootstramp 样本。 使用袋外样本来估算泛化关系准确性。如果选中,那么将使用袋外样本来估算泛化关系准确性。
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 random_forest_regressor.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = random_forest_regressor.predict(X_test) ...