n_estimators是随机森林中树模型的数量,即基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的,n_estimators越大,模型的效果往往越好。但是相应的,任何模型都有决策边界,n_estimators达到一定的程度之后,随机森林的性能往往不再上升或开始波动,并且,n_estimators越大,需要的计算量和内存也越大,训练的时间也会...
因随机森林中的树是决策树,所以关于决策树的大部分参数与前面决策树模型中的参数意思一致,这里就不再赘述,可查看:Sklearn参数详解--决策树n_estimators:随机森林中树的棵树,默认是10棵。criterion:样本集切分策略,默认是gini指数,此时树模型为CART模型,当值选为信息增益的时候,模型就成了ID3模型,默认为CART模型。b...
但是相应的,任何模型都有决策边界,n_estimators达到一定的程度之后,随机森林的精确性往往不在上升或开始波动,并且,n_estimators越大,需要的计算量和内存也越大,训练的时间也会越来越长。 基于2.1部分的代码,下面研究随机森林中树木的数量n_estimators参数对模型性能的影响。下面绘制随机森林n_estimators的学习曲线,代码...
classsklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100, *, criterion='squared_error', 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, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs...
1.1 参数n_estimators 这是森林中树木的数量,即基基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的,n_estimators 越大,模型的效果往往越好。但是相应的,任何模型都有决策边界,n_estimators达到一定的程度之后,随机森林 的精确性往往不在上升或开始波动,并且,n_estimators越大,需要的计算量和内存也越大,...
这些参数在随机森林中的含义,和我们在上决策树时说明的内容一模一样,单个决策树的准确率越高,随机森林的准确率也会越高,因为装袋法是依赖于平均值或者少数服从多数原则来决定集成的结果的。 2.1.2 n_estimators 这是森林中树木的数量,即基基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的,n_estimator...
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。 二、决策树的参数: 1.max_features:RF划分时考虑的最大特征数。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log2N个特征;如果是"sqrt"或者"auto"意...
随机森林(1.11.2.1),随机森林的参数属性方法和决策树差不多。 (RandomForestClassifier) 参数: 1、n_estimators : integer, optional (default=10),森林里树的个数。 2、criterion : string, optional (default=“gini”),衡量分割质量的函数。支持的标准是基尼系数“gini”,以及信息增益的熵“ entropy”。注意,...
sklearn中的随机森林是基于RandomForestClassifier类实现的,它的原型是 class RandomForestClassifier(ForestClassifier) 继承了一个抽象类ForestClassifier,也就是分类树 RandomForestClassifier有若干个参数,下面我们一个个来看: n_estimators 随机森林中树的个数 默认为10 ...
随机森林就是多颗决策树,那么调参可以分为两类: 随机森林框架参数 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。 oob_score: 即是否采用袋外样本来评估模型的好坏。默认识False。个人推荐设置为True,因为袋外分数反应了一个模型拟合后的泛化能力。