1、在构建模型时: forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0) forest.fit(X_train, y_train) 2、在生成数据集时: X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.25, random_state=3) 3、在拆分数据集为训练集、测试集时: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_...
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) print(clf.predict([[0,0,0,0]])) 在这个示例中,我们使用scikit-learn库生成一个随机森林分类器,...
RandomForestClassifier中random_state参数 random forest analysis,这篇文章是自己对学习randomforest的整理,里面参考了很多其他博主的成果,非常感谢,他们的原文链接详见参考文献。 1.思想来源 在说明randomforest的算法之前,我先了解了一下它的思想来源,
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,random_state=2) rfc= rfc.fit(Xtrain, Ytrain)#随机森林的重要属性之一:estimators,查看森林中树的状况rfc.estimators_[0].random_stateforiinrange(len(rfc.estimators_)):print(rfc.estimators_[i].random_state) 我们可以观察到,当random_state固定时,随机森林...
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方案来添加更多的估计器,而不是从头开始拟合一个新的森林。 class_weight: None 类别权重,默认为None,表示所有类别的权重都相等。 这些参数是基于scikit-learn库的...
random_state : int, RandomState instance or None, optional (default=None) 随机数种子; verbose : int, optional (default=0) Controls the verbosity of the tree building process.(控制树冗余?) warm_start : bool, optional (default=False)
9. random_state(默认值:None):随机数生成器的种子。设置一个固定的值可以使模型可重复。 10. n_jobs(默认值:None):指定并行计算的数量。可以选择一个整数值,表示要使用的处理器数量,或者-1表示使用所有可用的处理器。 11. verbose(默认值:0):控制模型训练过程中的冗余输出。默认值为0,不输出任何内容,大于...
random_state=0 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1值等等。 编号 指标名称 指标值 训练集 1 准确率 96.72% 2 查准率 97.16% 3 查全率 99.08% 4 F1值 98.11% 验证集 1 准确率 97.75% 2 查准率 97.46% 3 查全率 100.00% 4 F1值 98.71% 关键代码如...
我不想将垃圾邮件/非垃圾邮件作为电子邮件的标签,而是希望仅具有例如:给定电子邮件是垃圾邮件的概率为 0.78。 为此,我将 predict_proba() 与RandomForestClassifier 一起使用,如下所示: clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=None, min_samples_split=1, random_state=0) scores = cross_val...
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：决定下一步训练步是否从上一步训练步开始 3. n_jobs：要使用的线程数（个数）三、其他参数：1. random_state：随机种子，设置后做的结果是一样的 ...