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。
一般来说n_estimators太小,容易欠拟合,n_estimators太大,又容易过拟合,一般选择一个适中的数值- n_jobs默认值为None,``-1``表示使用所有处理器- random_state如果是int,则random_state是随机数生成器使用的种子 案例 importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor path ='F:/pytho...
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=...
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 |...
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...
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...
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...
train_x, valid_x, train_y, valid_y = train_test_split(x, y, test_size=0.333, random_state=0) # 分训练集和验证集 # 这里不需要Dmatrix parameters = { 'max_depth': [5, 10, 15, 20, 25], 'learning_rate': [0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.15], ...
[:,end_index-1].valuesn_estimators=1min_samples_leaf=10regressor=RandomForestRegressor(min_samples_leaf=min_samples_leaf,n_estimators=n_estimators,random_state=0,max_features=math.floor((end_index-1)*0.1))regressor.fit(train_data_feature,train_data_label)train_pred=regressor.predict(train_data...
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"...