max_depth:常用的可以取值10-100之间。可以使用如下参数代码: 'max_depth':np.linspace(10,100,20) 1. 其他的参数默认即可。
test_size=0.25,random_state=1234)#使用网格法找出最优越模型参数fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearnimporttree#预设各参数的不同选项值max_depth=[2,3,4,5,6] min_samples_split=[2,4,6,8] min_samples_leaf=[2,4,8,10,12]#将各参数的值以字典的形式组织起来parameters={'max_d...
max_features : 划分叶子节点,选择的最大特征数目 n_features:在寻找最佳分割时要考虑的特征数量 max_depth : 树的最大深度,如果选择default=None,树就一致扩展,直到所有的叶子节点都是同一类样本,或者达到最小样本划分(min_samples_split)的数目。 min_samples_split : 最小样本划分的数目,就是样本的数目少于等...
n_estimators : 随机森林中树的个数,即学习器的个数。 max_features : 划分叶子节点,选择的最大特征数目 n_features:在寻找最佳分割时要考虑的特征数量 max_depth : 树的最大深度,如果选择default=None,树就一致扩展,直到所有的叶子节点都是同一类样本,或者达到最小样本划分(min_samples_split)的数目。 min_sa...
# 需要导入模块: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier [as 别名]# 或者: from sklearn.ensemble.RandomForestClassifier importmax_depth[as 别名]fromsklearnimportgrid_search clf = grid_search.GridSearchCV(model, parameters, cv=4, verbose=10, ...
max_depth:整数,默认=无 树的最大深度。如果没有,则扩展节点直到所有叶子都是纯的或直到所有叶子包含少于min_samples_split 个样本。 min_samples_split:int 或浮点数,默认=2 拆分内部节点所需的最小样本数: 如果是 int,则将min_samples_split视为最小数字。
3. max_depth(默认值:None):决策树的最大深度。增加这个值可以提高模型的性能,但也会增加计算时间和过拟合的风险。 4. min_samples_split(默认值:2):决定在进行节点分裂之前,一个节点必须具有的最小样本数。增加这个值可以防止模型过拟合。 5. min_samples_leaf(默认值:1):决定一个叶子节点必须具有的最小样...
max_depth:决策树的最大深度,当 max_depth=None 时,决策树可以延伸到 无限深度 4. min_samples_split:内部节点再划分所需最小样本数 5. min_samples_leaf:叶子节点所需最小样本数 二、 对偶树参数: 1. oob_score:是否测量 out-of-bag samples 来估计分类器模型泛化性能 2. warm_start:决定下一步训练步...
3. max_depth: 这个参数指定了决策树的最大深度。默认值是 None,表示深度不受限制。通过限制树的最大深度可以控制模型的复杂度,并防止过拟合。一般来说,较小的最大深度可以提高模型的泛化能力,但可能牺牲一些训练集上的准确性。 4. min_samples_split: 这个参数指定了进行分裂所需的最小样本数。默认值是 2、...
3. max_depth:表示每棵决策树的最大深度。限制树的深度可以防止过拟合,但是如果设置得太小可能会导致欠拟合。通常我们会根据实际情况调整这个参数。 4. min_samples_split:表示一个节点需要继续分裂所需的最小样本数。这个参数可以控制模型的复杂度,避免过拟合。 5. min_samples_leaf:表示叶子节点最少包含的样本...