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...
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=30,random_state=30) score_pre = cross_val_score(rfc,lbc.data,lbc.target,cv=10).mean() print(score_pre) 开始精致调参 调参可以运用学习曲线或者网格搜索。 学习曲线:找不到参数范围的一般用学习曲线观察范围和趋势,如n_estimators,max_depth 网格搜索:遍历数据...
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。 与GBDT的调参类似,RF需要调参的参数也包...
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 复制 Cloud Studio代码运行 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...
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。
需要注意的是这里RandomForestClassifier是可以替换成其他模型的,在调参与模型评估中,我们会看到如何比较不同模型的预测表现。 6.4 调参与模型评估 机器学习中调参就是从一系列参数组合中找到最优参数组,使得模型的评估指标最高。 在我们建立了Pipline后,它其实就相当于一个模型。这个模型同时包含了数据预处理,特征选择...
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...
model=RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) (X_train, y_train) 7.模型评估 –使用测试集对模型进行评估,计算模型的准确性。 y_pred=(X_test) accuracy=accuracy_score(y_test, y_pred) 模型优化及调参 •随机森林模型有多个参数可以优化。 •可以尝试不同的参数组合,选择最优的参...