一般来说,如果样本特征数不多,比如小于50,我们用默认的”None”就可以了,如果特征数非常多,我们可以灵活使用刚才描述的其他取值来控制划分时考虑的最大特征数,以控制决策树的生成时间。 2) 决策树最大深度max_depth: 默认可以不输入,如果不输入的话,决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。一般来说,数据少...
随机森林(Random Forest) 是Bagging(一种并行式的集成学习方法)的一个拓展体,它的基学习器固定为决策树,多棵树也就组成了森林,而“随机”则在于选择划分属性的随机,随机森林在训练基学习器时,也采用有放回采样的方式添加样本扰动,同时它还引入了一种属性扰动,即在基决策树的训练过程中,在选择划分属性时,Random ...
根据经验,回归问题中使用max_features = n_features, 分类问题使用max_features = sqrt(n_features (其中 n_features 是特征的个数)是比较好的默认值。max_depth = None和min_samples_split = 2结合通常会有不错的效果(即生成完全的树)。 请记住,这些(默认)值通常不是最佳的,同时还可能消耗大量的内存,最佳...
2. 树的最大深度max_depth 树的最大深度反映了单个树的复杂度，将集成规模固定为20，max_depth为变量...
下面是Random Forest,它是放在ensemble包里面的一个算法,它本身就是一个ensemble的方法,特别还是一个Bagging的一个算法。可以看到,max_depth = 6,这里这样做是为了让过程更快一些,因为这个树的深度越大,计算量会更大,其他的参数基本上和前面树的参数是一样的。后面有一个print_report的一个函数,把训练的几个指标...
作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园...
上面的决策树参数中最重要的包括最大特征数max_features, 最大深度max_depth, 内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split和叶子节点最少样本数min_samples_leaf。 参数调优:随机森林参数的调优在数据分析和挖掘中也占有一定的地位,学会好的调优方法能够达到事半功倍的效果。调优参考https://blog.csdn.net/cher...
RandomForestClassifier 构造函数 randomforestclassifier参数,classsklearn.ensemble.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_no
RandomForestRegressor:回归树 RandomForestClassifier类的原型如下: RandomForestClassifier(n_estimators=100, 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, ...
randomforest 参数 随机森林(Random Forest)是一种常用的机器学习算法,它是由多个决策树集成而成,通过投票或平均等方式进行综合预测。在随机森林算法中,有一些关键参数需要了解和设置,这些参数会影响模型的性能和结果。以下是随机森林常用的参数解释: 1. n_estimators:森林中树的数量,通常越多越好,但也会导致计算时间...