随机森林(Random Forest)是一种强大的机器学习算法,常用于分类和回归问题。在随机森林中,每棵决策树都是使用随机选取的特征进行训练,以增加模型的多样性和稳定性。max_features参数指定了每棵决策树在训练时考虑的最大特征数,这对于提高模型的泛化能力和避免过拟合非常重要。 max_features参数的作用 在随机森林中,每...
随机森林是一种集成方法,通过集成多个比较简单的评估器形成累积效果。这种集成方法的学习效果经常出人意料,往往能超过各个组成部分的总和;也就是说,若干评估器的多数投票(majority vote)的最终效果往往优于单个评估器投票的效果! 此次先介绍随机森林的基础:决策树 DecisionTreeClassifier 01/创建一颗决策树 随机森林是建立...
#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...
包括常见的Logisitic Regression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法KNN。
#调整随机森林的参数(调整max_features,结果未见明显差异)fromsklearnimportdatasetsX,y=datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=