在机器学习库sklearn中,构建模型、生成随机数据集、拆分数据集时经常会看到random_state这个参数,例如: data = make_blobs(n_samples=100, centers =2,random_state=9)//生成数据集时 X, y = make_regression(n_features=1,n_informative=1,noise=30,random_state=5)//构建模型 x_train, x_test, y_tra...
1、Python代码 # 训练随机森林回归器regressor=RandomForestRegressor(n_estimators=500,max_depth=10,random_state=64,n_jobs=-1)regressor.fit(X_train,Y_train)# 预测测试集上的标签y_pred=regressor.predict(X_test) 2、Sentosa_DSML社区版 连接随机森林回归算子,设置随机森林算子的参数配置。 执行得到随机森林...
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=None, min_impurity_decrease=0.0, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs...
X, y = shuffle(X, y, random_state=7) # X, y = random.shuffle(X, y) num_training = int(0.9 * len(X)) X_train, y_train = X[:num_training],y[:num_training] X_test, y_test = X[num_training:],y[num_training:] rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, max_...
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...
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_esti
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...
(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 3. 初始化随机森林回归模型rf=RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=42)# 4. 在训练集上拟合模型rf.fit(X_train,y_train)# 5. 在测试集上进行预测y_pred=rf.predict(X_test)# 6. 评估模型性能mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)rmse=np...
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...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)```### 4. 创建随机森林模型 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 = ...