为了确定RandomForestClassifier的默认参数,我们需要查阅scikit-learn的官方文档。以下是基于scikit-learn官方文档整理的RandomForestClassifier的默认参数及其值: n_estimators: 100 弱学习器的最大迭代次数。 criterion: 'gini' 衡量分裂质量的性能函数,默认为基尼不纯度。 max_depth: None 决策树的最大深度。如果为...
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...
3. max_depth:默认值为None,表示决策树的最大深度。如果不设置限制,决策树会一直分裂直到节点中只剩下一个样本。 4. min_samples_split:默认值为2,表示对一个节点进行分裂所需的最小样本数量。 5. min_samples_leaf:默认值为1,表示一个叶节点所需的最小样本数量。 6. min_weight_fraction_leaf:默认值为...
setMaxDepth(value: Int): RandomForestClassifier:设置决策树的最大深度。 setNumTrees(value: Int): RandomForestClassifier:设置随机森林中决策树的数量。 setSubsamplingRate(value: Double): RandomForestClassifier:设置用于训练每个决策树的样本子集的比例。 setFeatureSubsetStrategy(value: String): RandomForestClass...
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:树的最大深度。如果为None,则将节点展开,直到所有叶子都是纯净的(只有一个类),或者直到所有叶子都包含少于min_samples_split个样本。默认是None。 min_samples_split:拆分内部节点所需的最少样本数:如果为int,则将min_samples_split视为最小值。如果为float,则min_samples_split是一个分数,而ceil(min...
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。
一、树模型参数：1. n_estimators：基分类器（评估器）的数量，也就是决策树数量，默认数量为100 2. criterion：分类依据，即决策树的划分标准，默认为gini，也可以设置为entropy 3. 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...
1clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, criterion='entropy', max_depth=4)2rf_clf = clf.fit(x, y.ravel()) RandomForestClassifier函数的参数含义详解: max_features:随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量。 Python为最大特征数提供了多个可选项。 下面是其中的几个: ...