3. RF决策树参数 下面我们再来看RF的决策树参数,它要调参的参数基本和GBDT相同,如下: 1) RF划分时考虑的最大特征数max_features: 可以使用很多种类型的值,默认是"None",意味着划分时考虑所有的特征数;如果是"log2"意味着划分时最多考虑log2Nlog2N个特征;如果是"sqrt"或者"auto"意味着划分时最多考虑N−...
从上面可以看出, RF重要的框架参数比较少,主要需要关注的是 n_estimators,即RF最大的决策树个数。 3. RF决策树参数 下面我们再来看RF的决策树参数,它要调参的参数基本和GBDT相同,如下: 1) RF划分时考虑的最大特征数max_features: 可以使用很多种类型的值,默认是"auto",意味着划分时最多考虑$\sqrt{N}$个特...
凭直觉调了某个参数,可是居然没有任何作用,有时甚至起到反作用?——定好目标后,接下来就是要确定哪些参数是影响目标的,其对目标是正影响还是负影响,影响的大小。 感觉训练结束遥遥无期,sklearn只是个在小数据上的玩具?——虽然sklearn并不是基于分布式计算环境而设计的,但我们还是可以通过某些策略提高训练的效率。
3. RF决策树参数 下面我们再来看RF的决策树参数,它要调参的参数基本和GBDT相同,如下: 1) RF划分时考虑的最大特征数max_features: 可以使用很多种类型的值,默认是"auto",意味着划分时最多考虑√NN个特征;如果是"log2"意味着划分时最多考虑log2Nlog2N个特征;如果是"sqrt"或者"auto"意味着划分时最多考虑√NN...
本次利用Scikit-learn包完成土地利用分类,以下以RF(随机森林)分类方法为例(以下有不足之处,还望各位指正,能分享你的东西就更好了) 各种包准备:GDAL, numpy, scipy,scikit-learn python包GDAL学习链接:https://pypi.org/project/GDAL/ scikit-learn包学习链接:https://scikit-learn.org/stable/ ...
RF - Accuracy (Train): 1 (2) VotingClassifier 和随机森林由同质分类器『决策树』不同,投票分类器由若干个异质分类器组成。下面我们用VotingClassifier建立个含有逻辑回归(Logistic regression)、随机森林(RandomForest)和高斯朴素贝叶斯(GNB)三个分类器的集成模型。
rf_clf.fit(X_train, y_train) 早停法(Early Stopping) 在模型训练过程中,我们可以监控验证集的性能,并在验证集性能开始下降时停止训练。这有助于防止模型过度适应训练数据。 使用交叉验证 交叉验证是一种评估模型性能的方法,它通过多次将数据集分为训练集和验证集来评估模型的稳定性。Scikit-learn提供了多种交叉...
loaded_rf.random_state = 42 五、总结 通过本文,我们了解了如何在Scikit-Learn中保存和加载随机森林模型,并强调了保持随机种子一致性的重要性。通过遵循这些步骤,我们可以确保模型的可重复性和可预测性,从而为我们的机器学习任务提供更好的支持。相关文章推荐 ...
('rf',RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=42)), ('svr',make_pipeline(StandardScaler(), LinearSVC(random_state=42))) ] clf=StackingClassifier( estimators=estimators,final_estimator=LogisticRegression() ) X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split( ...
rf = RandomForestClassifier(random_state=0).fit(X, y) result = permutation_importance(rf, X, y, n_repeats=10, random_state=0, n_jobs=-1) fig, ax = plt.subplots() sorted_idx = result.importances_mean.argsort() ax.boxplot(result.importan...