随机森林算法OOB_SCORE最佳特征选择 RandomForest算法(有监督学习),可以根据输入数据,选择最佳特征组合,减少特征冗余; 原理:由于随机决策树生成过程采用的Boostrap,所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本,未使用的样本就叫(Out_of_bag)袋外样本,通过袋外样本,可以评估这个树的准确度,其他子树叶按这个原理评估,最...
随机森林算法OOB_SCORE最佳特征选择 Sklearn RandomForest算法(有监督学习),可以根据输入数据,选择最佳特征组合,减少特征冗余; 原理:由于随机决策树生成过程采用的Boostrap,所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本,未使用的样本就叫(Out_of_bag)袋外样本,通过袋外样本,可以评估这个树的准确度,其他子树叶按这个原...
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pandas as pd import numpy as np iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) df['is_train'] = np.random.uniform(0, 1, len(df)) <= .75 df['species'] = pd.Categorical.from_codes(iris.target,...
predict_proba:预测类别概率 score:获取给定数据集的平均准确度 set_params:设置对应模型参数 使用案例 >>> import numpy as np >>> from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier >>> clf = RandomForestClassifier() #实例化随机森林分类模型对象 >>> X = np.array([[1, 1], [1, 0], [0, 1...
如果我们使用OOB_SCORE技术,那么随机森林可能是一种能够得到更好的预测结果的非常强大的技术。即使有点耗时,但是将OOB_SCORE参数设置为True来训练随机森林模型所花费的时间还是值得的。 作者介绍 指导老师 参考来源: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/12/out-of-bag-oob-score-in-the-random-forest-algori...
在scikit-learn库中,使用随机森林(RandomForestClassifier或RandomForestRegressor)时,OOB误差是自动计算的。你可以通过访问模型对象的oob_score_属性来获取OOB误差的估计值。以下是一个使用随机森林分类器并计算OOB误差的示例: importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_cla...
在下文中一共展示了RandomForestClassifier.oob_score方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: RandomForestClassifier ▲点赞 7▼ # 需要导入模块: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier [...
boostrap和 oob_score两个参数一般要配合使用。如果boostrap是False，那么每次训练时都用整个数据集训练，...
oob_score=True, random_state=RANDOM_STATE)), ("RandomForestClassifier, max_features=None", RandomForestClassifier(warm_start=True, max_features=None, oob_score=True, random_state=RANDOM_STATE)) ] # 将分类器名称映射到(<N_Estimators>,<Error Rate>)对的列表 ...
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC from sklearn.model_selection import cross_val_score import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np #*** #2. 导入数据,探索数据 data = pd.read_csv(r"D:\whole_development_of_the_stack_study...