(2).如果是浮点数(0到1之间),则每次分裂节点的时候只考虑int(max_features * n_features)个特征。 (3).如果是字符串'auto',max_features=n_features。 (4).如果是字符串'sqrt',max_features=sqrt(n_features)。 (5).如果是字符串'log2',max_features=log2(n_features)。 (6).如果是None,max_featu...
max_features:指定了在分裂时,随机选取的特征数目,sqrt即为全部特征的平均根; min_samples_leaf:指定每颗决策树完全生成,即叶子只包含单一的样本; n_jobs:指定并行使用的进程数; 从前面的随机森林构建过程来看,随机森林的每颗树之间是独立构建的,而且尽量往独立的方向靠,不依赖其它树的构建,这一特点,在当前的大数...
n_estimators 随机森林中树的个数 默认为10 criterion 每一次分裂的标准,有两个可选项,默认的基尼系数("gini")和熵(“entropy”) max_features 每一次生成树时使用的特征数量,默认为“auto”。若为int则为对应的数量;若为float则对应n_estimators*max_features,即此时max_features对应的一个百分比;若为“auto”...
1,如果是int,每次分割时考虑max_features个特征。 2,如果是float,则max_features是百分比,每次分割时考虑int(max_features * n_features) 个特征。 3,如果是“auto”,max_features=sqrt(n_features)(开平方)。 4,如果是“sqrt”,max_features=sqrt(n_features). 5,如果是“log2”,max_features=log2(n_fe...
max_features="sqrt",# 分枝时的特征个数 min_impurity_decrease=1e-3# 信息增益的大小) 通过sklearn库可以很容易地实现随机森林分类算法,首先给出一个随机森林分类算法实现示例,可以结合2.2 随机森林分类函数的重要参数与2.3 随机森林分类函数的重要属性与接口两个部分理解代码。
max_features: 默认为总特征数开平方取整 min_impurity_decrease 森林模型参数: n_estimators: 基评估器的个数,一般越大,模型效果越好,但是也会有边界,折中取平衡 bootstrapbool, default=True 有放回的抽样 oob_scorebool, default=False 是否用袋外数据进行测试,只有当bootstrap=True才有效 ...
Scikit-learn提供RandomizedSearchCV类实现随机搜索。它需要两个参数来建立:一个估计器和超参数的可能值集,称为参数网格或空间。让我们为我们的随机森林模型定义这个参数网格: n_estimators = np.arange(100, 2000, step=100) max_features = ["auto", "sqrt", "log2"] ...
splitter: ”best” or “random”(default=”best”)随机选择属性还是选择不纯度最大的属性,建议用默认。 max_features: 选择最适属性时划分的特征不能超过此值。 当为整数时,即最大特征数;当为小数时,训练集特征数*小数; if “auto”, then max_features=sqrt(n_features). ...
参数的默认值控制决策树的大小(例如,max_depth,,min_samples_leaf等等),导致完全的生长和在某些数据集上可能非常大的未修剪的树。为了降低内容消耗,决策树的复杂度和大小应该通过设置这些参数值来控制。 这些特征总是在每个分割中随机排列。 因此,即使使用相同的训练数据,max_features = n_features和bootstrap = Fa...
随机森林中树的数量; criterion : string, optional (default=”gini”) 树分裂的规则:gini系数,entropy熵; max_features : int, float, string or None, optional (default=”auto”) 查找最佳分裂所需考虑的特征数, int:分裂的最大特征数, float:分裂的特征占比, ...