在机器学习库sklearn中,构建模型、生成随机数据集、拆分数据集时经常会看到random_state这个参数,例如: data = make_blobs(n_samples=100, centers =2,random_state=9)//生成数据集时 X, y = make_regression(n_features=1,n_informative=1,noise=30,random_state=5)//构建模型 x_train, x_test, y_tra...
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, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, ccp_alpha=0.0, max_samples=...
random_state=None,# # 随机种子verbose=0,# (default=0) 是否显示任务进程warm_start=False)# 热启动,决定是否使用上次调用该类的结果然后增加新的。
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, class_weight
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。仅有的不同就是回归树与分类树的不同,以及不纯度的指标,参数criterion不一...
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,并提高其预测准确率。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 |...
oob_score=False,n_jobs=None,random_state=None,verbose=0,warm_start=False)所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。仅有的不同就是回归树与分类树的不同，不纯度的指标，参数Criterion不一致。二.重要参数，属性和接口2.1criterion回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种："mse"...
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=10, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=0)。 ```。 其中,n_estimators是要建立的决策树的个数;max_depth是决策树的最大深度;min_samples_split是分裂内部节点所需的最小样本数;random_state用于保证每次使用相同的数据集时得到的结果相同。 完成模型...
random_state=1 3 n_jobs=-1 其它参数根据具体数据,具体设置。 2)验证集结果输出与比对:一方面是生成excel表格数据;一方面是生成折线图。 3)生成决策树 由于树比较多 一下子全部转为图片 导致图片看不清晰,所以生成的格式为.dot格式,大家可以根据具体需要把dot转为图片。 不分展示:总共200多页。 7.模型评估 ...
random_state:int(默认 = 无) 随机数生成器的种子。默认情况下未播种。目前不完全保证完全相同的结果。 handle:cuml.Handle 指定cuml.handle 保存用于此模型中计算的内部 CUDA 状态。最重要的是,这指定了将用于模型计算的 CUDA 流,因此用户可以通过在多个流中创建句柄在不同的流中同时运行不同的模型。如果为 None...