上面决策树参数中最重要的包括最大特征数max_features, 最大深度max_depth, 内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split和叶子节点最少样本数min_samples_leaf。 1. 七、RandomForest调参示例 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.grid_se...
6. max_features:指定每个决策树在分裂节点时考虑的最大特征数量,默认值为“auto”。 7. random_state:指定随机数种子,用于控制每次模型训练时的随机性。 8. n_jobs:指定用于训练和预测的CPU核心数,默认值为1,如果为-1,则使用所有可用核心。 通过调整这些参数,我们可以优化随机森林回归器的性能,并提高其预测准...
RandomForestRegressor参数: 1. n_estimators:整数值,表示森林中树的数量,默认值为10。 2. criterion:字符串值,表示用于拟合每个决策树的损失函数,可选的值为"mse"(均方误差)、"mae"(平均绝对误差)、"friedman_mse"(Friedman的均方误差)和"mape"(平均绝对百分比误差),默认值为"mse"。 3. max_depth:整数值,...
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,ccp_alpha=0.0,max_samples=None) 1. 2. 3. 4. 5. 几乎所有的参数,属性及接口都和随机森林分类器一模一样。仅...
一.随机森林回归简介classsklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=’warn’,criterion=’mse’,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,boot...
max_features:{“auto”, “sqrt”, “log2”}, int 或浮点数,默认=”auto” 寻找最佳分割时要考虑的特征数量: 如果是 int,则在每次拆分时考虑max_features特征。 如果是浮点数,那么max_features是一个分数,并且在每次拆分时都会考虑round(max_features * n_features)特征。
deftest_RandomForestRegressor_max_features(*data):'''测试 RandomForestRegressor 的预测性能随 max_features 参数的影响'''X_train,X_test,y_train,y_test=data max_features=np.linspace(0.01,1.0) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1) ...
import numpy as np from cuml.ensemble import RandomForestRegressor as curfr X = np.asarray([[0,10],[0,20],[0,30],[0,40]], dtype=np.float32) y = np.asarray([0.0,1.0,2.0,3.0], dtype=np.float32) cuml_model = curfr(max_features=1.0, n_bins=128, min_samples_leaf=1, min...
min_weight_fraction_leaf=0.0,# (default=0) 叶子节点所需要的最小权值max_features='auto',# 可以为整数、浮点、字符或者None,默认值为None。此参数用于限制分枝时考虑的特征个数,超过限制个数的特征都会被舍弃。max_leaf_nodes=None,# 数值型参数,默认值为None,即不限制最大叶子节点数。这个参数通过限制树...
1、导入数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn...