#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, ....
constraints是约束条件,这里要求n_estimators参数必须大于max_depth参数。 GA类用来定义遗传算法的参数,其中包括种群个数(size_pop)、最大迭代次数(max_iter)等参数。 run方法用来执行遗传算法优化,并返回最优的参数和对应的目标函数值。 最后,我们根据得到的最优参数,训练最优模型,计算测试集的准确率,并绘制目标函数...
#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, ....
#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)from sklearn import datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=.5, weights=[.2, .8])import numpy as np training = np.random.choice([True, False], p=...
#调整随机森林的参数(调整max_features,结果未见明显差异) 2016-03-31 18:10 −#调整随机森林的参数(调整max_features,结果未见明显差异) from sklearn import datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,... ...