如果设置为auto(默认值),则每棵决策树的最大特征数是mm,其中mm是总特征数。如果设置为sqrt或log2,也会根据相应的公式计算最大特征数。 通过限制每棵决策树可以考虑的特征数,可以增加模型的随机性,减少过拟合的风险。当max_features设置得太小时,模型可能会欠拟合,因为每棵决策树都无法充分利用所有特征。相反,...
类型错误:max_features应该是一个整数、浮点数或特定的字符串值之一(如"auto"、"sqrt"、"log2"),任何其他类型都会导致错误。 不支持的选项:如果max_features被设置为一个不是整数、浮点数或上述字符串之一的值,也会引发错误。4. 提供解决InvalidParameterError关于max_features参数问题的方法 解决此错误的方法取决...
max_feature_params= ['auto','sqrt','log2', .01, .5, .99] confusion_matrixes={}formax_featureinmax_feature_params: rf= RandomForestClassifier(max_features=max_feature) rf.fit(X[training], y[training])print("Accuracy:\t", (preds == y[~training]).mean()) confusion_matrixes= confusio...
故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特...