随机森林 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RandomFores...
在sklearn实现的随机森林当中,决策树上也存在众多有随机性的流程: 「强制」随机抽取每棵树建立时分枝用的特征,抽取的数量可由参数max_features决定 「强制」随机排序每棵树分枝时所用的特征 「可选」随机抽取每棵树建立时训练用的样本,抽取的比例可由参数max_samples决定 因此每次使用随机森林类时,我们建立的集成算...
max_samples:每个数据子集(用于训练个体预测器)的样本数量。可以是浮点数(0.0至1.0,表示取样本占所有样本的比例),也可以是整数(表示样本的实际数量)。注意:如果输入了1而不是1.0,那么每个数据子集仅包含1个样本,会导致严重失误。 max_features:每个数据子集的特征数量。数值原理同上。 bootstrap:在随机选取样本时是否...
接下来本文以一个示例来说明如何使用scikit-learn中的装袋估计器: from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier bagging = BaggingClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(),n_estimators=10, max_samples=0.5, max_features=0.5) 装袋分类器需要考虑几个参数...
# max_samples - 从训练集中采样的最大数据数。我们使用 80% #bootstrap - # oob_score - # random_state - bag_model=BaggingClassifier( base_estimator=DecisionTreeClassifier(), n_estimators=100, max_samples=0.8, bootstrap=True, oob_score=True, ...
最大样本:max_samples是训练每个基评估器的样本的数量。如果 max_samples 比样本量更大,那么会用所用样本训练所有树。max_samples 的默认值是『auto』。如果值为『auto』的话,那么 max_samples=min(256, n_samples); 数据污染问题:算法对这个参数非常敏感,它指的是数据集中离群值的期望比例,根据样本得分拟合定...
max_samples : int or float, optional (default=1.0) The number of samples to draw from X to train each base estimator. If int, then draw max_samples samples. If float, then draw max_samples * X.shape[0] samples. max_features : int or float, optional (default=1.0) The number of fe...
最大样本:max_samples 是训练每个基评估器的样本的数量。如果 max_samples 比样本量更大,那么会用所用样本训练所有树。max_samples 的默认值是『auto』。如果值为『auto』的话,那么 max_samples=min(256, n_samples); 数据污染问题:算法对这个参数非常敏感,它指的是数据集中离群值的期望比例,根据样本得分拟合...
max_depth:决策树最大深度。若等于None,表示决策树在构建最优模型的时候不会限制子树的深度。如果模型样本量多,特征也多的情况下,推荐限制最大深度;若样本量少或者特征少,则不限制最大深度。 min_samples_leaf:叶子节点含有的最少样本。若叶子节点样本数小于min_samples_leaf,则对该叶子节点和兄弟叶子节点进行剪枝...
BaggingClassifier类也支持对特征进行采样。采样由两个超参数控制:max_features和bootstrap_features。它们的工作方式与max_samples和bootstrap相同,但用于特征采样而不是实例采样。因此,每个预测器将用输入特征的随机子集进行训练。 这对于处理高维输入(例如图像)特别有用。对训练实例和特征都进行抽样,这称为随机补丁方法。