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,
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...
predictor_var = ['goal','launchedYear', 'launchedMonth','launchedWeekday','main_category','campaignDur','country','category'] outcome_var ='state' model = RandomForestClassifier(n_estimators=100,min_samples_leaf=20,max_features='sqrt',random_state=10,max_depth=13) classification_model(model...
3. 进行一次简单的建模,看看模型本身在数据集上的效果 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=90) score_pre= cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean() score_pre#这里可以看到,随机森林在乳腺癌数据上的表现本就还不错,在现实数据集上,基本上不可能什么都不调就看到...
fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiertrainSet,trainLabel,testSet,testLabel=getFuturesDataSet(npyPath,0.67)model=RandomForestClassifier(bootstrap=True,random_state=0) model.fit(trainSet,trainLabel) #降维 # x_pca_test = pca.fit_transform(x_test) result=model.predict(np.array...
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)
# 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)): ...
n_jobs=None,random_state=None,verbose=0,warm_start=False,class_weight=None) 1. 2. 3. 4. 随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法,它的所有基评估器都是决策树,分类树组成的森林就叫做随机森林分类器,回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。
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, ...
1.3 random_state 随机森林的本质是一种装袋集成算法(bagging),装袋集成算法是对基评估器的预测结果进行平均或用多数表决原则来决定集成评估器的结果。在刚才的红酒例子中,我们建立了25棵树,对任何一个样本而言,平均或多数表决原则下,当且仅当有13棵以上的树判断错误的时候,随机森林才会判断错误。单独一棵决策树对...