max_features=’auto’,max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False,n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None) 1.
print(reg.predict(X_train)) # 测试集的预测结果 print(reg.score(X_test, y_test)) # 测试集上的决定系数 R2 常用属性和接口 .feature_importances_:每个特征的特征重要性,总和为1 .oob_score_:当模型 oob_score=True 时,训练后可查看树模型使用oob数据进行测试的平均准确度 .estimators_:返回集成的所有...
print("随机森林的OOB score:",rfc1.oob_score_) print("训练数据集上的精度:",accuracy_score(y_train,rfc1_lab)) print("验证数据集上的精度:",accuracy_score(y_val,rfc1_pre)) 随机森林的OOB score: 0.8263473053892215 训练数据集上的精度: 0.8607784431137725 验证数据集上的精度: 0.7982062780269058 使用...
print("随机森林的OOB score:",rfc1.oob_score_) print("训练数据集上的精度:",accuracy_score(y_train,rfc1_lab)) print("验证数据集上的精度:",accuracy_score(y_val,rfc1_pre)) 随机森林的OOB score: 0.8263473053892215 训练数据集上的精度: 0.8607784431137725 验证数据集上的精度: 0.7982062780269058 使用...
2) oob_score :即是否采用袋外样本来评估模型的好坏。默认识False。有放回采样中大约36.8%的没有被采样到的数据,我们常常称之为袋外数据(Out Of Bag 简称OOB),这些数据没有参与训练集模型的拟合,因此可以用来检测模型的泛化能力。个人推荐设置为True,因为袋外分数反应了一个模型拟合后的泛化能力。
oob_score=False, random_state=None, verbose=0, warm_start=False) model.fit(x_train, y_train) defevaluate(x, y, dataset): pred=model.predict(x) mse=mean_squared_error(y, pred) mae=mean_absolute_error(y, pred) score=model.score(x, y) ...
oob_score:bool型变量,控制是否用包外误差来近似学习器的泛化误差; n_jobs:控制并行运算时的核心数,默认为单核即1,特别的,设置为-1时开启所有核心; random_rate:设置随机数种子,目的是控制算法中随机的部分,默认为None,即每次运行都是随机地(伪随机); ...
在看到 precision_recall_curve 之后,如果我想设置 threshold = 0.4,如何将 0.4 实现到我的随机森林模型(二元分类)中,对于任何概率 <0.4,将其标记为 0,对于任何 >=0.4,将其标记为 1。 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier random_forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, oob_score=Tr...
oob_score=True, n_jobs=-1, random_state=0)parameters = {'max_depth': np.arange(3, 17, 1) }GS = GridSearchCV(rf_model, param_grid=parameters, cv=10)GS.fit(X_train, y_train)print(GS.best_params_) print(GS.best_score_) {'max_depth': 16}0.988582151793161 train_pred =...
n_estimators=1000, n_jobs=None, oob_score=False, random_state=42, verbose=0, warm_start=False) 由于数据样本量非常小,所以很快可以得到结果,这里选择先用MAPE指标进行评估,也就是平均绝对百分误差。 1#预测结果2predictions =rf.predict(test_features)34#计算误差5errors = abs(predictions -test_labels)...