n_estimators:森林中决策树的数量。默认100 表示这是森林中树木的数量,即基基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的,n_estimators越大,模型的效果往往越好。但是相应的,任何模型都有决策边界,n_estimators达到一定的程度之后,随机森林的精确性往往不在上升或开始波动,并且,n_estimators越大,需要的...
n_estimators达到一定的程度之后,随机森林的 精确性往往不在上升或开始波动,并且,n_estimators越大,需要的计算量和内存也越大,训练的时间也会越来越 长。 n_estimators的默认值在现有版本的sklearn中是10,但是在即将更新的0.22版本中,这个默认值会被修正为 100。这个修正显示出了使用者的调参倾向:要更大的n_estim...
在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本为那一类。 两个主要参数:n_estimators: 多少树 max_features: 每个树随机选择多少特征 比较不同参数预测结果的neg_log_loss,选择最优...
用随机的方式建立一个森林,森林由很多决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本为那一类。 两个主要参数:n_estimators: ...
rfc= RandomForestClassifier(n_estimators=i) rfc=rfc.fit(X_train, Y_train) sc.append(rfc.score(X_test, Y_test)) x.append(i) plt.plot(x,sc,c='r') plt.show() 这段代码对比了常用的三种分类器的表现:逻辑回归、支持向量机和随机森林,使用了sklearn的一个数据生成器,同时还展示了随机森林的表...
该笔记本包含了决策树和随机森林的实现,但在这里我们只专注于随机森林。在读取数据后,我们可以实现并训练随机森林如下: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Create the model with 100 trees model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, ...
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred = rfc.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) 运行后,输出结果为: Accuracy: 1.0 这表明随机森林分类器可以完美地分类鸢尾花数据集的测试数据。
一般来说,我们可以执行以下四个步骤来训练随机森林模型并使用它进行预测。 载入数据 在此代码示例中,我们使用scikit-learn的内置Iris数据集: def load_data():data= load_iris()returndata.data,data.target 建立模型 在这一步中,我们使用RandomForestClassifier...
n_estimators 控制随机森林中决策树的数量。随机森林构建完成之后,每颗决策树都会单独进行预测。如果是用来进行回归分析的话,随机森林会把所有决策树预测的值取平均数;如果是用来进行分类的话,在森林内部会进行“投票”,每棵树预测数数据类别的概率,随机森林会把这些概率取平均值,然后把样本放入概率较高的分类中。
随机森林实现 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier X = [[0,0], [1,1]] Y = [0, 1] clf = RandomForestClassifier(n_estimator=10) clf = clf.fit(X, Y) 调参 sklearn官网 核心参数由n_estimators和max_features: n_estimators: the number of trees in the forest ...