Bagging 取样方式的集成学习算法,可以不对数据集进行 train_test_split ,而是使用 oob 数据集作为验证数据集; oob_score是 Bagging 取样方式的集成学习算法 BaggingClassifier() 的一个参数: oob_score = True:表示使用 oob 数据集作为验证数据集; oob_score 默认为 False,不使用 oob 数据集作为验证数据集; 可以...
oob_score:是否使用 OOB,默认为 False,不使用 OOB。此时为 True,即使用 OOB; 在sklearn 中使用 OOB,除了需要使用 Bagging 集成学习的方式(boostrap = True)之外,还需要在实例化集成学习时指定 oob_score 参数为 True。指定 oob_score 参数可以简单的理解为是对样本数据的一种标记,标记取到了那些样本,没有取到...
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, oob_score=True) rf.fit(X_train, y_train) features_imp = rf.feature_importances_ X_train = X_train.as_matrix() # 输入要是数组,不然无法切片,报错slice def select_combine(X_train, y_train, features_name, features_imp, select_num): oob_resu...
y=make_classification(n_samples=1000,n_features=10,n_informative=5,n_classes=2,random_state=0)# Create a random forest# classifier and fit it to the dataclf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,oob_score=True,random_state=0)clf.fit(X,y)# Obtain the...
然而，你提到了 `oob_score=True`，这意味着模型使用了袋外样本（out-of-bag samples）来估计泛化性能...
7 forest = RandomForestClassifier(oob_score=True, n_estimators=10000) 8 forest.fit(X, y, sample_weight=y_weights) 9 feature_importance = forest.feature_importances_ 10 feature_importance = 100.0 * (feature_importance / feature_importance.max()) ...
RandomForestClassifier的参数bootstrap要设置为True(默认为True) 通过访问RandomForestClassifier对象的实例变量oob_score_就能得到1-oob_error的值 4. 总结 本文描述了参考1中对RandomForest的关键部分out-of-bag (oob) error estimate的理解,也给出了参考代码。
对于RandomForestClassifier(n_estimators=500, oob_score=True)的一棵树而言，oob概率是37%，但是一共...
此时为 True,即采用有放回 Bagging 的方式; oob_score:是否使用 OOB,默认为 False,不使用 OOB。...此时为 True,即使用 OOB;在 sklearn 中使用 OOB,除了需要使用 Bagging 集成学习的方式(boostrap = True)之外,还需要在实例化集成学习时指定 oob_score...References: Python3入门机器学习 经典算法与应用: ...
因此我们很自然地就把bagging用到了决策树。也就是基本的随机森林算法: 随机森林的好处是: (1)每棵树并行化学习,非常有效率 (2)继承了CART的好处 (3)弥补...,称为out-of-bag(OOB)数据: 其中红星就是OOB数据。 所谓OOB错误,就是类似于留一交叉验证。以每个数据作为单样本验证集,所有以这个数据为OOB的小g...