X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) #初始化随机森林分类器 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) #训练模型 rf.fit(X_train, y_train) 3)模型评价 模型主要从准确度、特征重要度、混淆矩阵、ROC曲线四个方面...
通过设置random_state,我们可以确保每次运行算法时都得到相同的结果,从而方便我们比较不同算法或不同参数设置下的性能。 控制随机过程:许多机器学习算法涉及到随机过程,如随机森林中的树构建、K-means聚类中的初始质心选择等。通过设置random_state,我们可以控制这些随机过程,使得算法的行为更加可预测。 调试和排错:在开发...
#DecisionTreeClassifier:定义随机森林中的决策树分类器 #随机森林(Random Forest)的构建步骤如下: 准备训练数据集;重复步骤(随机选择特征子集;随机采样训练数据集;构建决策树;);对新样本进行预测;模型评估;特征重要性评估 #步骤概览: #模型训练 #def fit(self, X, y): """ 训练随机森林模型 :param X: 训练...
对于随机森林这个模型,它本质上是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变构建的模型。 对于数据集的生成,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变生成的数据集。 对于数据集的拆分,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state...
1.1 随机森林中“树”的生成 2、Random Forest 优缺点 2.1 .优点 2.2 .缺点 3. 随机森林分类效果(错误率)的影响因素: 4 袋外错误率(oob error) 二、实战 1.代码实现流程: 2.库 3.类 3.1参数: 4.代码 一、理论 1.随机森林介绍 从直观角度来解释,每棵决策树都是一个分类器(假设现在针对的是分类问题...
n_iter就是具体随机搭配超参数组合的次数(这个次数因此肯定是越大涵盖的组合数越多,效果越好,但是也越费时间),cv是交叉验证的折数(RandomizedSearchCV衡量每一种组合方式的效果就是用交叉验证来进行的),n_jobs与verbose是关于模型线程、日志相关的信息,大家不用太在意,random_state是随机森林中随机抽样的随机数种子...
random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式。当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则。 random_state可以用于很多函数,我比较熟悉的是用于以下三个地方:1、训练集测试集的划分 2、构建决策树 3、构建随机森林 1、划分训
• n_estimators: 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。 • random_state: RandomStateIf int,random_state是随机数生成器使用的种子; 如果是RandomState实例,random_state就是随机数生成器; 如果为None...
一句话概括:random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式。当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则。 random_state可以用于很多函数,它可以用于以下三个地方: 1、训练集测试集的划分 2、构建决策树 3、构建随机森林 ...