注意:sklearn中的决策树不是传统的决策树模型,也含有random_state参数,也就是随机选择部分特征,但在一些情况下或许你会发现随机森林集成单棵决策树和用sklearn直接创建单个决策树模型的效果也是不同的,这是因为在sklearn中随机森林中集成的决策树的特征选择随机性要比tree模块中的决策树模型的随机性大得多,例如某数...
对于随机森林这个模型,它本质上是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变构建的模型。 对于数据集的生成,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变生成的数据集。 对于数据集的拆分,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state...
对于随机森林这个模型,它本质上是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变构建的模型。 对于数据集的生成,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变生成的数据集。 对于数据集的拆分,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state...
对于随机森林这个模型,它本质上是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变构建的模型。 对于数据集的生成,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变生成的数据集。 对于数据集的拆分,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state...
3.4.random_state: 随机种子。当shuffle=True才有用,设置一样的random_state可以保持抽样到的数据一样。 kf = KFold(n_splits=2) for train_index, test_index in kf.split(X): #得到的train_index, test_index是索引 X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] ...
在Python的sklearn库中,random_state是一个常见的参数,经常出现在各种机器学习模型的初始化函数中。这个参数控制了模型训练过程中的随机性,对于模型的可重复性和结果的一致性至关重要。 随机性的来源 首先,我们需要了解机器学习模型中的随机性是从哪里来的。在机器学习中,随机性可能来源于数据集的划分、特征选择、模...
1. 数据集划分：在train_test_split函数中，random_state设定训练集和测试集的划分模式，确保每次执行时划分结果一致，便于实验复现。如果不设置，结果会随机变化。2. 决策树和随机森林构建：在构建决策树和随机森林时，random_state控制了树的生成规则或森林构建时的随机抽样，固定其值可保证每次构建出完全...
一句话概括:random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式。当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则。 random_state可以用于很多函数,它可以用于以下三个地方: 1、训练集测试集的划分 2、构建决策树 3、构建随机森林 ...
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...
随机森林回归用法 和决策树完全一致,除了多了参数n_estimators。 fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor boston=load_boston() regressor= RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=0) ...