随机森林中其实也有random_state,用法和分类树中相似,只不过在分类树中,一个random_state只控制生成一棵树,而随机森林中的random_state控制的是生成森林的模式,而非让一个森林中只有一棵树。 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,random_state=2) rfc= rfc.fit(Xtrain, Ytrain)#随机森林的重要属性之...
random_state:int,RandomState instance or None 如果是int,random_state 是随机数字发生器的种子;如果是RandomState,random_state是随机数字发生器,如果是None,随机数字发生器是np.random使用的RandomState instance. persort:bool,可选(默认为False) 是否预分类数据以加速训练时最好分类的查找。在有大数据集的决策树中...
max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None,
max_features=’auto’,max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False,n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight
random_state : int, RandomState instance or None, optional (default=None) 随机数种子; verbose : int, optional (default=0) Controls the verbosity of the tree building process.(控制树冗余?) warm_start : bool, optional (default=False)
outcome_var ='state' # 我把决策树先注释掉 # model = DecisionTreeClassifier() predictor_var = ['goal','launchedYear', 'launchedMonth','launchedWeekday','main_category','campaignDur','country'] # classification_model(model, df, predictor_var, outcome_var) ...
# 创建随机森林回归模型rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) 在训练集上拟合模型 rf_model.fit(X_train, y_train) # 使用训练好的模型进行预测predictions = rf_model.predict(X_test) 输出预测结果 for i in range(len(predictions)): ...
np.arange(1, 20, 1)}#一般根据数据的大小来进行一个试探,乳腺癌数据很小,所以可以采用1~10,或者1~20这样的试探#但对于像digit recognition那样的大型数据来说,我们应该尝试30~50层深度(或许还不足够#更应该画出学习曲线,来观察深度对模型的影响rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39,random_state=90)...
随机森林中其实也有random_state,用法和分类树中相似,只不过在分类树中,一个random_state只控制生成一棵树,而随机森林中的random_state控制的是森林各个树的随机种子。 rfc 1. 输出结果为: [DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None, ...
6. oob_score=False, n_jobs=1, ran-dom_state=None, verbose=0, 7. warm_start=False, class_weight=None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 二、关于参数 其中关于决策树的参数: criterion: ”gini” or “entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益),来选择最合适的...