class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (n_estimators=’10’, criterion=’gini’, 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, bootstrap=True, oo...
# 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建随机森林模型并训练 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rf.fit(X_train, y_train) # 保存模型 joblib.dump(rf, 'random_forest_model.pkl...
下面我来看看RF重要的Bagging框架的参数,由于RandomForestClassifier和RandomForestRegressor参数绝大部分相同,这里会将它们一起讲,不同点会指出。 1)n_estimators: 也就是弱学习器的最大迭代次数,或者说最大的弱学习器的个数。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...
不难发现,基于bagging的Random Forest模型和基于boosting的Gradient Tree Boosting模型有不少共同的参数,然而某些参数的默认值又相差甚远。Random Forest的子模型都拥有较低的偏差,整体模型的训练过程旨在降低方差,故其需要较少的子模型(n_estimators默认值为10)且子模型不为弱模型(max_depth的默认值为None),同时,降低...
在Scikit-learn中,可以使用RandomForestClassifier类来实现随机森林模型。以下是一个简单的示例代码: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris =...
而随机森林(Random Forest)是非常具有代表性的Bagging集成算法,是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。 随机森林它是Bagging算法的特别进化版,也就是说,它的思想仍然是bagging,但是进行了独有的改进。我们现在就来看看RF算法改进了什么...
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 对于本教程的范围,我们只关注训练随机森林并调整其参数。我们将有另一个详细的教程,介绍如何在模型系列之间进行选择。 现在,让我们继续导入工具以帮助我们执行交叉验证。 from sklearn.pipeline import make_pipeline ...
本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 Random forest interpretation with scikit-learn,作者 ando。 翻译| 余杭 整理 | 余杭 在我以前的一篇文章(https://blog.datadive.net/interpreting-random-forests/)中,我讨论了随机森林如何变成一个「白箱子」,这样每次预测就能被分解为各项特征的贡献和,即预测=偏差+特征...
在scikit-learn库中,使用随机森林(RandomForestClassifier或RandomForestRegressor)时,OOB误差是自动计算的。你可以通过访问模型对象的oob_score_属性来获取OOB误差的估计值。以下是一个使用随机森林分类器并计算OOB误差的示例: importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_cla...
一、RandomForestClassifier 1.1 使用场景 1.2 代码 1.3 参数 1.4 属性 1.5 方法 二、RandomForestRegressor scikit-learn库之随机森林 本文主要介绍随机森林的两个模型RandomForestClassifier和RandomForestRegressor,这两个模型调参包括两部分,第一部分是Bagging框架,第二部分是CART决策树的参数。本文会详解介绍RandomForest...