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...
random_state: int, RandomState instance or None, optional (default=None) 整数,RandomState实例,或者为None,可选(默认值为None) ★是随机数生成器使用的种子; 如果是RandomState实例,random_state就是随机数生成器;如果为None,则随机数生成器是np.random使用的RandomState实例。 verbose: int, optional (default=0...
示例1: RandomForestClassifier ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier [as 别名]# 或者: from sklearn.ensemble.RandomForestClassifier importrandom_state[as 别名]clf = RandomForestClassifier(n_estimators=32, max_depth=40, min_samples_split=100, min_samp...
随机森林分类器(Random Forest Classifier,又称为“随机森林”)是一种常用的机器学习算法,它是基于决策树的一种集成学习方法,是一种集成算法(Ensemble Learning),它属于Bagging类型,通过组合多个弱分类器,最终结果通过投票或取均值,使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。 在人工智能(Artificial Intelligence,简...
learn.datasetsimportmake_classification>>>X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,...n_informative=2, n_redundant=0,...random_state=0, shuffle=False)>>>clf =RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0)>>>clf.fit(X, y)RandomForestClassifier(...)>>>print(clf....
RandomForestClassifier有许多参数可以用来调整和优化模型的性能,下面将详细介绍这些参数。 1. n_estimators(默认值:100):指定随机森林中决策树的数量。增加这个参数的值可以提高模型的性能,但也会增加计算时间。 2. criterion(默认值:“gini”):用于衡量决策树的质量。可以选择“gini”或“entropy”。通常情况下,这两...
fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierrf=RandomForestClassifier(random_state=0)rf.fit(X_train,y_train) 第四步,构建变量的重要性指标。 feature_names=[f'feature {i}'foriinrange(X.shape[1])]feature_namesOut[25]:['feature 0','feature 1','feature 2','feature 3','feature 4','feat...
for i in range(self.n_estimators): # 创建决策树分类器 dt = DecisionTreeClassifier(random_state=rs.randint(np.iinfo(np.int32).max), max_features = "auto") # 根据随机生成的权重,拟合数据集 dt.fit(X, y, sample_weight=np.bincount(rs.randint(0, n, n), minlength = n)) ...
random_state :随机状态,默认由np.numpy生成 verbose:显示输出的一些参数,默认不输出。 属性(Attribute) estimators_ :在RandomForestClassifier中,指的是决策树分类器的集合。 classes_:单个类别输出问题或者多类别输出问题中的类别标签数组。 n_classes_:单个类别输出问题或者多类别输出问题中的类别标签的个数。
x_test,y_train,y_test=train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3)clf=DecisionTreeClassifier(random_state=200)rfc=RandomForestClassifier(random_state=200)clf=clf.fit(x_train,y_train)rfc=rfc.fit(x_train,y_train)score_c=clf.score(x_test,y_test)score_r=rfc.score(x...