from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, random_state=0, cluster_std=1.0) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='rainbow'); 1. 2. 3. 4. 5. 在这组数据上构建的简单决策树不断将数据的一个特征或另一个特征按照某种判定...
#调整随机森林的参数(调整max_features,结果未见明显差异)fromsklearnimportdatasets X, y= datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=.5, weights=[.2, .8])importnumpy as np training= np.random.choice([True, False], p=[.8, .2],size=y.shape)fromsk...
我们以2个月亮数据进行分析。 import mglearndef my_RandomForet:# 生成一个用于模拟的二维数据集X, y = datasets.make_moons(n_samples=100, noise=0.25, random_state=3)# 训练集和测试集的划分X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y,random_state=42)# 初始化一...
随机森林算法实现 本文我们使用numpy来手动实现一个随机森林算法。...min_samples_split=2, min_impurity=0, max_depth=3) trees.append(tree) 定义训练函数,对随机森林中每棵树进行拟合...# 随机森林训练def fit(X, y): # 对森林中每棵树训练一个双随机抽样子集 n_features = X.shape[1] sub_sets =...
X axis and Y stand for samples and gene expression values respectively. +: Class1; 茵: Class2 ,图中错分数曲线并 , “二叉树”形式,兼顾 4 随着特征基因的减少 系 RF 在分类过程中采用 ( ) 不是单调上升的,甚至是下降的。出现这种现象的 了样本的统计学分布,与SAM 有相通之处,故其 主要原因是...
import mglearndef my_RandomForet:# 生成一个用于模拟的二维数据集X, y = datasets.make_moons(n_samples=100, noise=0.25, random_state=3)# 训练集和测试集的划分X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y,random_state=42)# 初始化一个包含 5 棵决策树的随机森...
10.1.3 随机森林回归法 类参数、属性和方法类 class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100, *, criterion='mse', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_dec 01 机器学习之...