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慢一些。 max_depth: integer or None, optional (default=None) 整数或者无值,可选的(默认为None) ★ 决策树最大深度,如果模型样本量多,特征也多的情况...
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0) rfc = RandomForestClassifier(random_state=0) #和决策树的random_state有所不同 #3.训练fit clf = clf.fit(x_train , y_train) rfc = rfc.fit(x_train , y_train) #4.测试score score_clf = clf.score(x_test , y_test) score_rfc = rfc.score...
Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest=train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3)#复习:sklearn建模的基本流程clf=DecisionTreeClassifier(random_state=0)rfc=RandomForestClassifier(random_state=0)clf=clf.fit(Xtrain,Ytrain)rfc=rfc.fit(Xtrain,Ytrain)score_c=clf.score(Xtest,Ytest)#是精确度score_...
Spark ML中的随机森林分类器(RandomForestClassifier)是基于集成学习方法的一种分类模型。它由多个决策树组成,每个决策树都是通过对训练数据进行自助采样(bootstrap)和特征随机选择而生成的。 以下是Spark ML中随机森林分类器的工作原理: 数据准备:将输入的训练数据划分为若干个随机子样本。对于每个子样本,从原始数据集...
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...
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: Auto/None :简单地选取所有特征,每颗树都可以利用他们。这种情况下,每颗树都没有任何的限制。
# 训练随机森林分类器clf1=RandomForestClassifier(n_estimators=500,n_jobs=-1,max_depth=5,oob_score=True,random_state=42)clf1.fit(X_train,Y_train)# 预测测试集上的标签pred_y_test=clf1.predict(X_test) 2、Sentosa_DSML社区版 连接随机森林分类模型,设置模型参数,并执行。
随机森林是一种集成学习方法(ensemble),由许多棵决策树构成的森林共同来进行预测。为什么叫“随机”森林呢?随机主要体现在以下两个方面: 1.每棵树的训练集是随机且有放回抽样产生的; 2.训练样本的特征是随机选取的。 fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_classification ...
rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=30,oob_score=True)rfc=rfc.fit(wine.data,wine.target)rfc.oob_score_四.重要属性和接口随机森林的接口与决策树完全一致，因此依然有四个常用接口：apply,fit,predict和score。除此之外，还需要注意随机森林的predict_proba接口，这个接口返回每个测试样本对应的被...
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,增加企业利...