公式 oob = out of bag = 袋外数据 =未抽中的样本数据 oob_score = True ; sklearn 中设置,开启了袋外数据测试; 返回的oob_score 是如果是分类 袋外数据准确率;如果是回归,则为R2 可以使用 oob_score 进行调节参数,特征重要性排序 oob 类似交叉验证的概念 基分类器要求 因为每棵树独立, 准确率 需要单...
70,90,110,130,150,170,190]}51gsearch2 = GridSearchCV(estimator = RandomForestClassifier(n_estimators= 60,52min_samples_leaf=20,max_features='sqrt' ,oob_score=True, random_state=10),53param_grid = param_test2, scoring='roc_auc',iid=False, cv=5)54gsearch2.fit(X,y)55print...
min_weight_fraction_leaf=0.0,n_estimators=10,n_jobs=1, oob_score=False,random_state=0,verbose=0,warm_start=False) >>>print(regr.feature_importances_) [0.173395520.815941140.0.01066333] >>>print(regr.predict([[0,0,0,0]])) [-2.50699856] Notes --- Thedefaultvaluesfortheparameterscontrolli...
min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=10, n_jobs=1, oob_score=False, random_state=0, verbose=0, warm_start=False) >>> print(regr.feature_importances_) [ 0.17339552 0.81594114 0. 0.01066333] >>> print(regr.predict([[0, 0, 0, 0]])) [-2.50699856] Notes --- The default valu...
用袋外数据 (OOB) 做预测。随机森林在每次重抽样建立决策树时,都会有一些样本没有被选中,那么就可以用这些样本去做交叉验证,这也是随机森林的优点之一。它可以不用做交叉验证,直接用oob _score_去对模型性能进行评估。 具体的方法就是: 1. 对于每一棵决策树,用OOB 计算袋外数据误差,记为 errOOB1; ...
oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=0, warm_start=False): super(RandomForestRegressor, self).__init__ (base_estimator=DecisionTreeRegressor(), n_estimators=n_estimators, estimator_params=("criterion", "max_depth", "min_samples_split", "min_samples_leaf", "min_weight...
# 训练随机森林分类器clf1=RandomForestClassifier(n_estimators=500,n_jobs=-1,max_depth=5,oob_score=True,random_state=42)clf1.fit(X_train,Y_train)# 预测测试集上的标签pred_y_test=clf1.predict(X_test) 2、Sentosa_DSML社区版 连接随机森林分类模型,设置模型参数,并执行。
fit(X_train, y_train)```### 6. 进行预测 使用训练好的模型在测试集上进行预测。```python y_pred = rf_classifier.predict(X_test)# 对于回归问题 # y_pred = rf_regressor.predict(X_test)```### 7. 评估模型 使用不同的评估指标来评估模型性能，如准确率`accuracy_score`。```python ...
oob_score :即是否采用袋外样本来评估模型的好坏。默认识False。 criterion: 即CART树做划分时对特征的评价标准。分类模型和回归模型的损失函数是不一样的。分类RF对应的CART分类树默认是基尼系数gini,另一个可选择的标准是信息增益。回归RF对应的CART回 归树默认是均方差mse,另一个可以选择的标准是绝对值差mae。
oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=0, warm_start=False): super(RandomForestRegressor, self).__init__ (base_estimator=DecisionTreeRegressor(), n_estimators=n_estimators, estimator_params=("criterion", "max_depth", "min_samples_split", ...