四、随机森林中的参数random_state 五、其他随机性bootstrap & oob_score 一、准备数据 #导入库 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_wine ''' ensemble:sklearn中的集成算法模块 ''' ''' 随机森林的本质是一种装袋集成算法(bagging), 装袋集成算法是对基评估器...
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25 , oob_score=True) rfc = rfc.fit(x , y) print(rfc.oob_score_) 0.9662921348314607 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 2.2.2重要属性和接口 前面已经介绍了.estimators_和.oob_score_这两个重要属性。除了这两个属性之外,作为树模型的...
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, verbose=0, warm_start=False) ...
oob_score_来查看我们的在袋外数据上测试的结果。 #无需划分训练集和测试集,用袋外数据来测试模型rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=25,oob_score=True)#oob_score默认是FALSE,bootstrap默认是TRUE.rfc=rfc.fit(wine.data,wine.target)#用所有的数据来训练#重要属性oob_score_rfc.oob_score_#查看袋外数据...
oob_score:布尔,默认=假 是否使用out-of-bag 个样本来估计泛化分数。仅当 bootstrap=True 时可用。 n_jobs:整数,默认=无 并行运行的作业数量。fit、predict、decision_path和apply都在树上并行化。None表示 1,除非在joblib.parallel_backend上下文中。-1表示使用所有处理器。有关更多详细信息,请参阅术语表。
bootstrap:是否进行bootstrap操作,bool。默认True。如果bootstrap==True,将每次有放回地随机选取样本,只有在extra-trees中,bootstrap=False oob_score:是否使用袋外样本来估计泛化精度。默认False。 n_jobs:并行计算数。默认是None。 random_state:控制bootstrap的随机性以及选择样本的随机性。
11. oob_score:是否计算袋外评估分数。默认值为False。该参数控制是否计算袋外评估分数,仅当bootstrap=True时才可用。 12. n_jobs:并行运行的作业数。默认值为None。该参数控制并行计算时使用的作业数。当设置为-1时,表示使用所有可用的CPU。 13. random_state:随机数发生器的种子。默认值为None。该参数控制随...
oob_score=True,random_state=None) #gridsearchcv()中的分类器 param= {'n_estimator':range(10,100,10),'criterion':['gini','entropy']} #分类器需要调整的参数 gsearsh= GridSearchCV(estimator=estimator,param_grid=param,cv=5)#网格搜索来调参 ...
/data/target.csv",delimiter=",")# train = numpy.genfromtxt("./data/train.csv",delimiter=",")# test = numpy.genfromtxt("./data/test.csv",delimiter=",")print"Data load over, start to generate trees"rf = RandomForestClassifier(n_estimators = treeNum,n_jobs=threadNum,oob_score=True...
oob_score: False 是否使用袋外样本来评估模型的泛化能力。 n_jobs: None 用于拟合和预测的并行运行的工作(作业)数量。如果为-1,则工作数量被设置为核的数量。 random_state: None 随机数生成器使用的种子。 verbose: 0 控制决策树建立过程的冗余度。 warm_start: False 当设置为True时,重新使用之前调用的解决...