随机森林回归器的弱评估器是回归树,因此集成评估器中有大量的参数都与弱评估器回归树中的参数重合: 这些参数在随机森林中的用法与默认值与决策树类DecisionTreeRegressor中完全一致,专门用于对决策树进行剪枝、控制单个弱评估器的结构,重点看着两个参数: 分枝标准与特征重要性 criterion与feature_importances_ 与分类树中的信息熵/
在sklearn库中,实现bagging集成学习的类是BaggingClassifier和BaggingRegressor。调用这两个类的成员函数,也能建立并训练随机森林模型。 代码 说明 from sklearn import model_selectionfrom sklearn.ensemble import BaggingClassifierfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.datasets import load_iris 加载...
forest = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, max_features=10, random_state=0) forest.fit(hostel_data.drop(['hostel', 'rating'], axis=1), hostel_data['rating']) importances = forest.feature_importances_ indices = np.argsort(importances)[::-1] num_to_plot = 10 feature_indices = ...
# 通过ExtraTreesRegressor模型获取每个特征的重要性et=ExtraTreesRegressor(n_estimators=10)et=et.fit(X,y)print('10个特征各自的重要性:{}'.format(et.feature_importances_)) 10个特征各自的重要性:[0.11488041 0.12557425 0.08477273 0.45483849 0.0...
sklearn.ensemble.BaggingRegressor - scikit-learn 0.18.1 documentation 参数解析: base_estimator:个体预测器,需要是一个scikit-learn的分类器或回归器。如果没有给出,那么默认使用决策树(不推荐,不如RandomForest)。 n_estimators:个体预测器的数量。通常,预测器越多,整体模型的variance越低。 max_samples:每个数据...
friedman1fromsklearn.ensembleimportExtraTreesRegressorX, y = make_friedman1(n_samples=100, n_features=10, random_state=0)# 通过ExtraTreesRegressor模型获取每个特征的重要性et = ExtraTreesRegressor(n_estimators=10)et = et.fit(X, y)print('10个特征各自的重要性:{}'.format(et.feature_importances...
在scikit-learn 中,bagging 方法使用统一的 BaggingClassifier 元估计器(或者 BaggingRegressor ),输入的参数和随机子集抽取策略由用户指定。 max_samples 和 max_features 控制着子集的大小(对于样例和特征), bootstrap 和 bootstrap_features 控制着样例和特征的抽取是有放回还是无放回的。
>>s=pd.Series(rfr.feature_importances_,index=housing.feature_names).sort_values(ascending=False)>>sMedInc0.539850AveOccup0.135402Latitude0.083998Longitude0.082741HouseAge0.054384AveRooms0.045247Population0.030297AveBedrms0.028082dtype:float64 这样可能不够直观,可以进行一下可视化展示: ...
y_error = y_pred - y_test # 获取特征重要性得分 feature_importance = model.feature_importance...
(n_splits=10, random_state=seed)# 弱回归器:CART(criterion='gini'表示用CART),设置弱回归器maxdepth=3dtree = DecisionTreeRegressor(max_depth=3)# model = AdaBoostRegressor(base_estimator=LinearSVR(epsilon=0.01, C=100), n_estimators=200, random_state=seed)model = AdaBoostRegressor(base_...