X, y = make_blobs(n_samples=10000, n_features=10, centers=100,random_state=0) clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=None, min_samples_split=2,random_state=0) scores = cross_val_score(clf, X, y) print(scores.mean()) clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=None,min...
def random_forest(train, test, max_depth, min_size, sample_size, n_trees, n_features): """random_forest(评估算法性能,返回模型得分) Args: train 训练数据集 test 测试数据集 max_depth 决策树深度不能太深,不然容易导致过拟合 min_size 叶子节点的大小 sample_size 训练数据集的样本比例 n_trees ...
本文将主要就Random Forest(随机森林)的多分类应用进行描述,当然也可运用于二分类中。本文运用scikit-learn框架。 文章目录 【Python】多分类算法—Random Forest 一、导入基础库 二、数据读取及处理 1.数据读取 2.数据处理 三、基于scikit-learn的随机森林 ...
随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法,用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成,每个决策树都是一颗弱学习器,通过投票或平均的方式来提高整体的准确率和稳定性。本文将详细介绍随机森林的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是随机森林?
supervised_learning import RandomForest def main(): data = datasets.load_digits() X = data.data y = data.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, seed=2) clf = RandomForest(n_estimators=100) clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf....
Plot().plot_in_2d(X_test, y_pred, title="Random Forest", accuracy=accuracy, legend_labels=data.target_names)if__name__=="__main__": main() 运行结果: Training: 100% [---] Time: 0:02:11 Accuracy: 0.958217270194986
from sklearn.ensemble import ExtraTreesRegressor, RandomForestRegressor 输入[582]: rfr.fit(X_train, y_train) Y_pred = rfr.predict(X_test) 输入[584]: rfr.score(X_test, y_test) 输出[584]: 0.39 输入[585]: plt.scatter(X_test, Y_pred, color='red') ...
一、基于原生Python实现随机森林(Random Forest) 随机森林(Random Forest)是一种基于决策树的集成学习算法,由 Leo Breiman 和Adele Cutler 在2001年提出。它将多个决策树组合起来进行预测,以提高预测的准确性和稳定性。 随机森林的基本思想是通过随机选择特征子集和随机采样数据子集,构建多个决策树,然后使用每个决策树的...
python randomforest参数python randomforest参数 随机森林是一种机器学习算法,在许多应用领域都得到了广泛应用。在使用随机森林时,我们需要对其参数进行一定的调整,以便得到更好的结果。以下是一些常见的随机森林参数及其含义: 1. n_estimators:森林中树的数量。该参数越大,模型越复杂,但是过大的值会导致过拟合。 2....
random.shuffle(X_Y) data_sets = [] for _ in range(self.n_estimators): idm = np.random.choice(m,m,replace=True) bootstrap_X_Y = X_Y[idm,:] bootstrap_X = bootstrap_X_Y[:,:-1] bootstrap_Y = bootstrap_X_Y[:,-1:] data_sets.append([bootstrap_X,bootstrap_Y]) return da...