#调整随机森林的参数(调整n_estimators随机森林中树的数量默认10个树,精度递增显著)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, ....
使用这些方法时要调整的参数主要是n_estimators和max_features。 前者(n_estimators)是森林里树的数量,通常数量越大,效果越好,但是计算时间也会随之增加。 此外要注意,当树的数量超过一个临界值之后,算法的效果并不会很显著地变好。 后者(max_features)是分割节点时考虑的特征的随机子集的大小。 这个值越低,方差减...
n_estimators :这是随机森林的数量,即评估器的数量,n_estimators 越大,模型效果越好(任何模型都有决策边界) random_state:用来设置分枝中的随机模式的参数,默认为None; bootarap:代表采用有放回的随机抽样技术; obb_score:袋外数据测试,将obb_score参数调整为True,训练完毕后,用obb_score_属性来查看袋外数据上测...
data load breast cancer我个人的倾向是要看见n estimators在什么取值开始变得平稳是否一直推动模型整体准确率的上升等信息第一次的学习曲线可以先用来帮助我们划定范围我们取每十个数作为一个阶段来观察n estimators的变化如何引起模型整体准确率的变化scorel for i in range120110rfc RandomForestClassifier n estimators ...
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本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法，包括常见的Logisitic Regression、支持向量机、决策树、...
#调整随机森林的参数(调整n_estimators随机森林中树的数量默认10个树,精度递增显著,但并不是越多越好),加上verbose=True,显示进程使用信息 2016-03-31 18:36 −... qqhfeng16 0 15705 如何调整随机森林的参数达到更好的效果。 2016-10-07 22:17 −原文地址: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015...
2.参数 随机森林主要的参数有n_estimators(子树的数量)、max_depth(树的最大生长深度)、min_samples_leaf(叶子的最小样本数量)、min_samples_split(分支节点的最小样本数量)、max_features(最大选择特征数)。它们对随机森林模型复杂度的影响如下图所示:...