"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的以2为底的对数。 整数值:可以指定具体的特征数量。如果max_feature为整数n,则每个决策树考虑的特征数量为n。 max_feature参数的选择对随机森林的性能和效果有一定影响。较小的max_fe...
在随机森林中,每棵决策树的分裂过程都是基于选择的一部分特征进行的。max_features参数控制了每棵决策树在训练时可以考虑的最大特征数。如果设置为auto(默认值),则每棵决策树的最大特征数是mm,其中mm是总特征数。如果设置为sqrt或log2,也会根据相应的公式计算最大特征数。 通过限制每棵决策树可以考虑的特征...
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= confusio...
cvres["params"]): print(np.sqrt(-mean_score), params)模型
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。 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"...
mean_score, params in zip(cvres["mean_test_score"], cvres["params"]): print(np.sqrt(...