sklearn.ensemble.RandomForestRegressor( n_estimators=10, criterion='mse', 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_split=1e-07, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=1, random_stat...
上面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。 1. 七、RandomForest调参示例 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.grid_se...
# 需要导入模块: from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor [as 别名]# 或者: from sklearn.ensemble.RandomForestRegressor importmax_features[as 别名]defRFR(x_train,y_train,x_test,udf_trees=100,udf_max_features='auto', udf_min_samples=1, do_CV=False,names=None):fromsklearn.ensemb...
一.随机森林回归简介classsklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=’warn’,criterion=’mse’,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_split=None,boot...
在scikit-learn中,RandomForest的分类器是RandomForestClassifier,回归器是RandomForestRegressor,需要调参的参数包括两部分,第一部分是Bagging框架的参数,第二部分是CART决策树的参数。 一、Bagging框架的参数: 1.n_estimators:也就是弱学习器的最大迭代次数,或者说最大的弱学习器的个数,默认是10。一般来说n_estimator...
创建`RandomForestClassifier`或`RandomForestRegressor`实例，并设置参数，如树的数量`n_estimators`，树的最大深度`max_depth`等。```python # 分类问题 rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)# 回归问题 # rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_...
在Python中,我们使用sklearn库的RandomForestRegressor类来构建随机森林回归器。它具有以下参数: 1. n_estimators:指定用于构建随机森林的决策树数量,默认值为100。 2. criterion:指定用于衡量决策树分裂质量的评价准则,可以是“mse”(均方误差)或“mae”(平均绝对误差),默认值为“mse”。 3. max_depth:指定决策树...
RandomForestRegressor参数: 1. n_estimators:整数值,表示森林中树的数量,默认值为10。 2. criterion:字符串值,表示用于拟合每个决策树的损失函数,可选的值为"mse"(均方误差)、"mae"(平均绝对误差)、"friedman_mse"(Friedman的均方误差)和"mape"(平均绝对百分比误差),默认值为"mse"。 3. max_depth:整数值,...
deftest_RandomForestRegressor_max_features(*data):'''测试 RandomForestRegressor 的预测性能随 max_features 参数的影响'''X_train,X_test,y_train,y_test=data max_features=np.linspace(0.01,1.0) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1) ...
本文简要介绍python语言中sklearn.ensemble.RandomForestRegressor的用法。 用法: classsklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100, *, criterion='squared_error', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=No...