python sklearn RandomForestClassifier参数设置 这篇文章主要讲解使用Sklearn进行数据预处理,我们使用Kaggle中泰坦尼克号事件的数据作为样本。 读取数据并创建数据表格,查看数据相关信息 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame data = pd.read_csv('tanic_train.csv')#导入进来的...
fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV# 网格搜索参数param_grid={'n_estimators':[50,100,200],'max_depth':[None,10,20,30],'min_samples_split':[2,5,10],'min_samples_leaf':[1,2,4],'max_features':['auto','sqrt']}# 初始化随机森林分类器rf=RandomForestClassifier(random_state=42...
通过训练，RandomForestClassifier模型的性能较强，模型训练和验证结果相近，未出现严重过拟合和欠拟合现象。因此，根据“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种属性的特征值，使用RandomForestClassifier算法模型，预测燃气灶维修方式的方法是可行的，而且模型准确率较高。通过这种方法，为降低电器厂商维修成本，增加...
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 树的棵数 (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_depth、min_samples_split 等),然后将训练数据送给模型调用模型的 fit 方法完成训练过程: # 训练随机森林 model = RandomForestClassifier(n_trees=100, max_depth=5, min_samples_...
sklearn中的随机森林分类算法API为sklearn.ensemble.RandomForestClassifier,其常用的参数如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.ensembleimportRandomForestClassifier rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=100,# 随机森林中树木的数量 ...
1)RandomForestClassifier RandomForestClassifier是实现随机森林算法的一个类,专门用于解决分类问题。这个分类器集成了多个决策树分类器的预测,通过投票机制来提高整体的分类准确率。常用参数如下, 使用代码, # 导入必要的库 from sklearn.datasets import load_iris ...
RandomForestClassifier(*, featuresCol='features', labelCol='label', predictionCol='prediction', probabilityCol='probability', rawPredictionCol='rawPrediction', maxDepth=5, maxBins=32, minInstancesPerNode=1, minInfoGain=0.0, maxMemoryInMB=256, cacheNodeIds=False, checkpointInterval=10, impurity='...
import numpy as np from cuml.ensemble import RandomForestClassifier as cuRFC X = np.random.normal(size=(10,4)).astype(np.float32) y = np.asarray([0,1]*5, dtype=np.int32) cuml_model = cuRFC(max_features=1.0, n_bins=8, n_estimators=40) cuml_model.fit(X,y) cuml_predict = ...
class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, bootstrap=True, oob_score=False, ...