1.思想来源 在说明random forest的算法之前,我先了解了一下它的思想来源,主线条可以由下面这个发展线来表示。 PAC-->Bootstraps-->Bagging-->Random Forest<-- CART (1)PAC Probably Approximately Correct)是由Kearns和Valiant提出的一种学习模型。在该模型中,若存在一个多项式级的学习算法来识别一组概念,并且识...
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_...
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_nodes=None, min_impurity_split=1e-07,bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=...
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_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=None,random_state=None...
(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建随机森林分类器 rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 训练分类器 rf_classifier.fit(X_train, y_train) # 使用训练好的模型进行预测 y_pred = rf_classifier.predict(X_test) # 评估模型性能 accuracy = ...
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...
("RandomForestRegressor", RandomForestRegressor(random_state=100)), ("ExtraTreesClassifier", ExtraTreesRegressor(random_state=100)), ] n_estimators =len(estimators)# Generate datadeff(x): x = x.ravel()returnnp.exp(-x **2) +1.5* np.exp(-(x -2) **2)defgenerate(n_samples, noise, ...
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...
# 创建一个简单的数据集X,y=make_classification(n_samples=100,n_features=20,random_state=42)# ...
random_state 随机状态。通常为正整数,默认值为1。 n_jobs 并行线程数。数量越多创建模型速度越快,通常为正整数,默认值为4。 max_depth 每棵树的最大深度。通常为正整数,默认值为None。 说明 当设置为None时,表示对树的深度没有限制。 示例 创建模型与离线模型学习 /*polar4ai*/CREATE MODEL randomforestreg...