创建一个随机森林分类器,并使用n_jobs参数来利用多个CPU核加速模型训练。设置n_jobs=-1意味着使用所有可用的核心。 model=RandomForestClassifier(n_jobs=-1)# 创建随机森林分类器model.fit(X_train,y_train)# 训练模型 1. 2. 5. 评估模型性能 使用测试集对模型进行评估,并输出准确率。 y_pred=model.predict...
通过调节随机森林的n_jobs参数,将n_jobs参数数值设为和CPU内核数一致,如果不知道内核数量,可以设置n_jobs=-1,此时随机森林会使用CPU的全部内核,速度极大提升。 2.随机性,防止过拟合 随机森林生成每棵决策树的方法是随机的。如果不希望建模的结果太过于不稳定,一定要固化random_state这个参数的数值。 特征随机:特征...
在使用Scikit-learn中的随机森林算法时,可以通过设置参数n_jobs来指定并行运行的任务数。 当n_jobs=-1时,Scikit-learn会使用所有可用的CPU核心来并行运行任务。而当n_jobs=c时,Scikit-learn会使用指定的c个CPU核心来并行运行任务。 在一般情况下,n_jobs=-1比n_jo...
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimator,n_jobs=-1, verbose=True)rf.fit(X[training], y[training])print ("Accuracy:\t", (rf.predict(X[~training]) == y[~training]).mean())'''=== RESTART: E:/python/pp138.py === [Parallel(n_jobs=-1)]: Done 1 out of 1 |...
另外逻辑回归只能找到线性分割（输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射），而决策树可以找到...
rf= RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimator,n_jobs=-1, verbose=True) rf.fit(X[training], y[training])print("Accuracy:\t", (rf.predict(X[~training]) == y[~training]).mean())'''=== RESTART: E:/python/pp138.py === [Parallel(n_jobs=-1)]: Done 1 out of 1 | elapsed...
python 随机森林n_jobs python 随机森林多分类 在讲随机森林前,我先讲一下什么是集成学习。集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务。集成学习通过将多个学习器进行结合,常可获得比单一学习器更好的泛化性能。 考虑一个简单例子:在二分类任务中,假定三个分类器在三个测试样本上的表现如下图,其中√表示分类...
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、...