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...
1)建立随机森林回归模型,模型参数如下: 编号 参数 1 n_estimators=100 2 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...
bootstrap=True,# 是否有放回的采样。oob_score=False,# oob(out of band,带外)数据,即:在某次决策树训练中没有被bootstrap选中的数据n_jobs=1,# 并行job个数。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...
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...
并行运行的作业数量。fit、predict、decision_path和apply都在树上并行化。None表示 1,除非在joblib.parallel_backend上下文中。-1表示使用所有处理器。有关更多详细信息,请参阅术语表。 random_state:int、RandomState 实例或无,默认=无 控制构建树时使用的样本引导的随机性(如果bootstrap=True)和在每个节点寻找最佳分...
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...
5. min_samples_leaf:指定每个叶节点至少需要多少个样本,默认值为1。 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...
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...
model =RandomForestRegressor(n_estimators=500,max_depth=5,max_features=0.6,n_jobs=-1,random_state=1024)#trainmodel.fit(train_x,train_y, sample_weight=train_weight)#predict val setval_a_b['pred'] = model.predict(val_x) val_a_b['y'] = val_y ...