读入数据,先不管任何参数,都用默认的进行拟合: #留出法 train_x,test_x,train_y,test_y = train_test_split(sourse_x, sourse_y, train_size=.8, random_state=0) rf0 = RandomForestClassifier(oob_score=True, random_stat
python RandomForestClassifier初始化参数 pythonimport random,今天在敲代码的时候碰到一个问题。关于import和from...import...的区别。egimport random表示引入的是random模块或者说random.py文件,那么自然random里的类都可以使用。使用方式random.randint(0,last_
-默认值:`"auto"`(对于回归问题是所有特征,对于分类问题是平方根)。 -可选值:可以指定具体的特征数量或比例。 RandomForestClassifier参数: 1. `n_estimators`: -同上。 2. `criterion`: -同上。 3. `max_depth`: -同上。 4. `min_samples_split`: -同上。 5. `min_samples_leaf`: -同上。 6. ...
与sklearn中的决策树参数很多都很相似,以下参数说明是针对分类树的,对于回归树,几乎所有参数、属性及接口都和分类树一模一样。需要注意的是,在回归树中,没有标签分布是否均衡的问题,因此没有class_weight这样的参数。 sklearn中随机森林分类和随机森林回归的默认参数 随机森林分类 RandomForestClassifier(bootstrap=True...
Python中随机森林基本参数: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier ... help(RandomForestClassifier) ... Help on class RandomForestClassifier in module sklearn.ensemble._forest: class RandomForestClassifier(ForestClassifier) | RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max...
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 ...
一般来说n_estimators太小,容易欠拟合,n_estimators太大,又容易过拟合,一般选择一个适中的数值。RandomForestClassifier和RandomForestRegressor默认是10。在实际调参的过程中,我们常常将n_estimators和下面介绍的参数learning_rate一起考虑。 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...
我们使用随机森林分类模型，并且只使用默认参数进行训练，作为基类模型 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifiermodel = RandomForestClassifier()model.fit(X_train, y_train)让我们打印模型的默认参数值。在模型对象上调用get_params()方法:model.get_params()使用精度来评估我们的分类模型。from sklearn....
先用默认参数训练RF rf0= RandomForestClassifier(oob_score=True, random_state=666) rf0.fit(X_train,y_train)print(rf0.oob_score_) y_predprob = rf0.predict_proba(X_test)[:,1]print("AUC Score (Train): %f"% roc_auc_score(y_test, y_predprob)) ...