随机森林中的ntree 随机森林中的sample weight 随机森林中的ntree文章分类 随机森林是由许多决策树组成的模型。 该模型不仅简单地对树木的预测取平均值(我们可以称其为“森林”),还使用了两个关键概念,将其命名为random: 建造树时随机抽取训练数据点 分割节点时考虑的特征的随机子集 随机抽取训练观察结果 训练时,随机...
返回值是array of shape = [n_samples, n_classes] score(X, y[,sample_weight]):返回给定的数据集(数据集指定了类别)的预测准确度 set_params(**params):设置决策树的参数 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 分享一段本人...
# 根据随机生成的权重,拟合数据集 dt.fit(X, y, sample_weight=np.bincount(rs.randint(0, n, n), minlength = n)) dts.append(dt) self.trees = dts def predict(self, X): """ 随机森林分类器预测 """ # 预测结果数组 probas = np.zeros((X.shape[0], len(self.y_classes))) for i i...
一个叶子节点所需要的权重总和(所有的输入样本)的最小加权分数。当sample_weight没有提供时,样本具有相同的权重。 max_leaf_nodes:整数或者无值。以最优的方法使用max_leaf_nodes来生长树。最好的节点被定义为不纯度上的相对减少。如果为None,那么不限制叶子节点的数量。 min_impurity_split:浮点数。树早期...
注:1)RandomForestClassifier也有class_weight参数,还有在fit的时候可以加sample_weight,用于解决类别不平衡问题,待学习。 2)随机森林有“randon_state”参数,因为每颗决策树的训练集是通过采样得到的,所以如果你不限定随机种子,那么每次用于拟合每一颗决策树的训练集都是不同的,这样拟合出的模型参数也不一样。
fit(X, y, sample_weight=None, check_input=True, X_idx_sorted=None)其中,X为样本集合,y为所属的类标签,参数sample_weight 为样本的权重,默认为None,权重相同 get_params(deep=True)得到评估器的参数,deep 默认为True ,表示输出所有参数 predict_log_proba(X)Predict class log-probabilities of the input...
max_depth将强制具有更对称的树，而max_leaf_nodes会限制最大叶节点数量。最后 本文主要讲解了以下内容：决策树和随机森林算法以及每种算法的参数。如何调整决策树和随机森林的超参数。在训练之前需要平衡你的数据集。从每个类中抽取相同数量的样本。通过将每个类的样本权重(sample_weight)的和归一化为相同的值。
需要在叶节点处的权重总和(所有输入样本)的最小加权分数。 当未提供sample_weight时,样本具有相同的权重。 max_leaf_nodes: int or None, optional (default=None) 以最佳方式使用max_leaf_nodes种植树木。 最佳节点定义为杂质的相对减少。 如果None则无限数量的叶节点。
random_state:随机数种子,用于控制随机性。 class_weight:样本类别权重,可用于处理类别不平衡问题。 min_impurity_decrease:分裂节点的最小不纯度下降值,默认为0,表示不限制分裂。 ccp_alpha:用于剪枝的复杂度参数,默认为0,表示不进行剪枝。 不同的超参数组合会影响随机森林的性能,可以通过网格搜索等方法进行调参。
score(X,y,sample_weight=None) Returns the mean accuracy on the given test data and labels. In multi-label classification, this is the subset accuracy which is a harsh metric since you require for each sample that each label set be correctly predicted. ...