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_
from sklearn.model_selection import train_test_split#将数据分成测试和训练集 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=0)#测试集占百分之三十,random_state=0随机抽取数据集里的成为测试集 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier#import random forest...
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,...
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=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
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...
ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0, n_jobs=-1, max_depth=10, class_weight='balanced', warm_start=False, verbose=2) clf.fit(x_train,y_train) 产出: 代码语言:javascript 运行 AI代码解释 [Parallel(n_jobs=-1)]: Done 88 out of 100 | elapsed: 1.9min ...
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 ...
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(*shap.datasets.adult(), test_size=0.2, random_state=0) clf = RandomForestClassifier(random_state=0, n_estimators=30) clf.fit(X_train, Y_train) ...