如果是`RandomState instance`,那么`random_state`是随机数生成器。如果为`None`,则随机数生成器使用np.random。 min_impurity_split:节点划分最小不纯度,可选参数,默认是1e-7。这是个阈值,这个值限制了决策树的增长,如果某节点的不纯度(基尼系数,信息增益,均方差,绝对差)小于这个阈值,则该节点不再生成子节点...
# 划分训练集、测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.15, random_state=seed_value) 3.6 模型训练 接下来我们就可以定义一个模型对象,指定模型训练的超参数 决策树深度 (如果熟练掌握后,可以在本算法骨架上添加其他超参数,例如 max_features、min_samples_spl...
2,random_state控制随机性,sklearn 版本的决策树不是遍历所有特征求不纯度,而是随机筛选一些特征进行计算(决策树本身具有的随机性)。所以这个设定会导致我们每次训练的结果都不相同。通过设定 random_state=0 (随便写个数字),控制决策树的随机性,便于我们分析其他的参数。random_state 默认是 None。 3,splitter也是控...
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier(random_state=14) from sklearn.model_selection import cross_val_score X_previouswins = results[['HomeLastWin','VisitorLastWin']].values clf = DecisionTreeClassifier(random_state=14) scores = cross_val_score(clf,X_previo...
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42) clf.fit(X_train_scaled, y_train) # 预测测试集 y_pred = clf.predict(X_test_scaled) # 评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")
# 构建随机森林模型rf_model = RandomForestRegressor(random_state=0)rf_model.fit(X_train, y_train)mse, r2 根据随机森林模型的分析,我们得到了以下结果: 均方误差(Mean Squared Error, MSE) :约 259.78。 决定系数(R-squared, R²) :约 -0.024。
random_state=None,max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, class_weight=None, presort=False) 2.1重要参数 2.1.1criterion Criterion这个参数是决定决策树不纯度的计算方式的。 sklearn提供了两种方式: 输入”entropy“,使用信息熵(Entropy) ...
wine=datasets.load_wine()#选择数据集的前两个特征X=wine.data[:,:2]y=wine.target#将数据集拆分为训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y)#设定随机森林中有6棵树forest=RandomForestClassifier(n_estimators=6,random_state=3)#使用模型拟合数据forest.fit(X_train,y_trai...
defcreate_model():model=RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_depth=3,random_state=0)returnmodel 在本例中,我们选择树的数量为100,并根据数据集的大小选择深度。我们将max_depth设置为3,以避免过度拟合。 拆分数据 在拟合和评估模型之前,我们需要将...
random_state:可选参数,默认是None。随机数种子。如果是证书,那么random_state会作为随机数生成器的随机数种子。随机数种子,如果没有设置随机数,随机出来的数与当前系统时间有关,每个时刻都是不同的。如果设置了随机数种子,那么相同随机数种子,不同时刻产生的随机数也是相同的。如果是RandomState instance,那么random_...