random_state :随机状态,默认由np.numpy生成 verbose:显示输出的一些参数,默认不输出。 属性(Attribute) estimators_ :在RandomForestClassifier中,指的是决策树分类器的集合。 classes_:单个类别输出问题或者多类别输出问题中的类别标签数组。 n_classes_:单个类别输出问题或者多类别输出问题中的类别标签的个数。 n_fe...
参数: n_estimators: integer, optional (default=10) 整数,可选择(默认值为10)。 ★ 弱学习器的最大迭代次数,太小,容易欠拟合,太大,又容易过拟合。 criterion: string, optional (default=”gini”) 字符串,可选择(默认值为“gini”)。 ★衡量分裂质量的性能函数,默认是基尼不纯度,熵达到峰值的过程要相对...
RandomForestClassifier(n_estimators=100,bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=1,warm_start=False ,class_weight=None ) 重要参数: n_estimators:决策树的个数,越多越好,但是性能就会越差,至少100左右可以达到可接受的性能和误差率。 bootstrap:是否进行又放回采样。 oob_score:袋外数据,即在某次决策树训练...
RandomForestClassifier有许多参数可以用来调整和优化模型的性能,下面将详细介绍这些参数。 1. n_estimators(默认值:100):指定随机森林中决策树的数量。增加这个参数的值可以提高模型的性能,但也会增加计算时间。 2. criterion(默认值:“gini”):用于衡量决策树的质量。可以选择“gini”或“entropy”。通常情况下,这两...
以下是关于 Random Forest Classifier 的一些重要参数的详细介绍,它们是: 1. n_estimators: 这个参数指定了集成中决策树的数量。默认值是 100。它通常越大,模型的性能也会越好,但同时也会增加计算的时间。因此,根据问题的复杂性和资源的可用性来选择适当的值。 2. criterion: 这个参数指定了用于衡量决策树分裂质量...
1clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, criterion='entropy', max_depth=4)2rf_clf = clf.fit(x, y.ravel()) RandomForestClassifier函数的参数含义详解: max_features:随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量。 Python为最大特征数提供了多个可选项。 下面是其中的几个: ...
在scikit-learn中,RF的分类器是RandomForestClassifier,回归器是RandomForestRegressor。RF的参数也包括两部分,第一部分是Bagging框架的参数,第二部分是一棵CART决策树的参数。具体的参数参考随机森林分类器的函数原型: sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion='gini',max_depth=None,min_sample...
示例1: RandomForestClassifier ▲点赞 7▼ # 需要导入模块: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier [as 别名]# 或者: from sklearn.ensemble.RandomForestClassifier importn_estimators[as 别名]model = RandomForestClassifier(n_jobs=6)ifargs.CV: ...
随机森林的分类学习器为RandomForestClassifier,回归学习器为RandomForestRegressor. 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,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity...
2. RandomForestClassifier 随机森林分类 随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法,它的所有基评估器都是决策树,分类树组成的森林就叫做随机森林分类器,回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。 2.1 重要参数(n_estimators,random_state,boostrap和oob_score) ...