RandomForestClassifier: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier RandomForestClassifier(n_estimators=100,bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=1,warm_start=False ,class_weight=None ) 重要参数: n_estimators:决策树的个数,越多越好,但是性能就会越差,至少100左右可以达到可接受的性能和误差率。
# rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=90) # score_pre = cross_val_score(rfc, data.data, data.target, cv=10).mean() # print(score_pre) # 调参跑分 # todo:第一步,调试范围在0到200之间的步长为10的n_estimators # scorel = [] # for i in range(0, 200, 10)...
1)}#对于min_samples_split和min_samples_leaf,一般是从他们的最小值开始向上增加10或20#面对高维度高样本量数据,如果不放心,也可以直接+50,对于大型数据,可能需要200~300的范围#如果调整的时候发现准确率无论如何都上不来,那可以放心大胆调一个很大的数据,大力限制模型的复杂度rfc = RandomForestClassifier(n_es...
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RandomForestClassifier正则化调参 正则化参数 我们都知道在优化问题上,我们除了需要最小化训练误差,例如通过square loss,log loss,exp loss等,我们还需要同事兼顾模型的泛化性能,因此我们需要通过添加正则项来进行提高模型的泛化性能,同时添加上的正则项也能够帮助我们来减少测试上的误差,从而提高推荐上的效果(precision)...
大家感兴趣的话,可以进群去下载数据,也可以直接到kaggle上进行下载,数据集名称是DigitRecognizer(https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer)。那我们接下来,就用乳腺癌数据,来看看我们的调参代码。 1. 导入需要的库 fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsk...