使用RandomForestClassifier 以下是一个简单的代码示例,演示如何使用RandomForestClassifier进行分类任务。 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 加载数据集da...
在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor。当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesClassifier,回归类ExtraTreesRegressor。由于RF和Extra Trees的区别较小,调参方法基本相同,本文只关注于RF的调参。 2. RF框架参数 1)n_estimators: 也就是弱学习器的最大迭代次数,或者...
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 criterion="gini",# 不纯度的衡量指标 max_...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_wine.data, data_wine.target, test_size=0.3, random_state=42) rfc = RandomForestClassifier() # 分类树 rfc.fit(X_train, y_train) # 拟合训练集 print(rfc.predict(X_train)) # 输出测试集的预测结果 print(rfc.score(X_test, y...
二、调参实例 这里选择sklearn自带的数据集进行调参,自带数据集比较干净,可以略去数据预处理。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_breast_cancer #乳腺癌数据集 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier ...
在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor。当然RF的变种Extra Trees也有,分类类ExtraTreesClassifier,回归类ExtraTreesRegressor。由于RF和Extra Trees的区别较小,调参方法基本相同,本文只关注于RF的调参。 RandomForests ...
所以最终结果可能会不理想,这里我们只关注通过调参给模型带来的性能提升和加深对重要参数的理解即可。 1、导入用到的包 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV,train_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportroc_auc_score ...
RandomForestClassifier(n_estimators = 5,random_state = 2)#五棵树的随机森林 随机森林比单独一棵树的过拟合都要小,实际应用中,我们会用很多树(通常几百上千),从而达到决策边界更平滑的效果 一般,随机森林给出的特征重要性比单科决策树给出的可靠。
我们使用 RandomForestClassifier 初始化模型,并将一些超参数传递给它,这些超参数由用户通过侧边栏给出。在此之下,我们将搜索空间定义为超参数值网格,GridSearchCV 评估网格中的每个位置。选择随机森林作为本次分类任务的模型; param_grid 由不同的参数组成,没有像 cv 那样的 folds。最后,使用训练完成的模型预测了测...
RandomForestClassifier(), xtrain_count, train_y, xvalid_count) print "RF, Count Vectors: ", accuracy #特征为词语级别TF-IDF向量的RF accuracy = train_model(ensemble.RandomForestClassifier(), xtrain_tfidf, train_y, xvalid_tfidf) print "RF, WordLevel TF-IDF: ", accuracy #输出结果 RF, ...