RandomForestClassifier和RandomForestRegressor参数绝大部分相同。 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。一般来说n_estimators太小,容易欠拟合,n_estimators太大,计算量会太大,并且n_estimators到一定的数量后,再增大n_estimators获得的模型提升会很小,所以一般选择一个适中...
sklearn.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, bootstrap=True, oob_scor...
plt.ylim((0,1)) plt.title('RandomForestRegressionScatterPlot') plt.show() ###4.预设回归方法### ###随机森林回归### from sklearn import ensemble model_RandomForestRegressor = ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=800) #esitimators决策树数量 ###5.设置参数与执行部分### #设置数据参数部...
randomforestregressor参数详解 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor( n_estimators=10,# 数值型参数,默认值为100,此参数指定了弱分类器的个数。设置的值越大,精确度越好,但是当 n_estimators 大于特定值之后,带来的提升效果非常有限。criterion='mse',# 其中,参数criterion 是字符串类型,默认值为 ‘mse’,是衡量...
接下来开始我们的实验。 将随机森林算法用于回归 我们使用的数据集为...。RandomForestRegressor类最重要的参数是n_estimators参数。此参数定义随机森林中的树的数量。我们上面的代码是设置n_estimator = 20。 最后一步是评估算法的性能。对于回归问题,用于评估 ...
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...
我使用的是RadomForestRegressor()类进行回归预测,评价指标使用了metrics.roc_auc_score(),之后就报错了: ValueError: continuous is not supported 意思是该方法不支持连续值,之后查了一下,可能是因为将分类的评价方法用到了回归上导致了错误。 之后改为了metrics.mean_absolute_error(),问题解决。
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_...
randomforestregressor参数randomforestregressor参数 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...
关于RandomForestRegressor,补全null数值 RandomForest的分类类是RandomForestClassifier,而RandomForestRegressor属于回归类 参数 - 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_estimators太小,容易欠拟合,n_estimators太大,又容易过拟合,一般选择一个适中的数值- n_...