sklearn中的随机森林分类算法API为sklearn.ensemble.RandomForestClassifier,其常用的参数如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from sklearn.ensembleimportRandomForestClassifier rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=100,# 随机森林中树木的数量 criterion="gini",# 不纯度的衡量...
classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier( n_estimators=10,criterion='gini',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,min_impurity_split=None,bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=1,...
# 把已有的数值型特征取出来形成一个新的数据框 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor age_df = data[['Age','Fare','Parch','SibSp','Pclass']] # 乘客分成已知年龄和未知年龄两部分 known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].as_matrix()# as_matrix()是为了将dataframe格式转为数...
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0) clf.fit(X, y) 1. 2. RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini', max_depth=2, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, min...
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, RandomForestRegressor # 分类树 data_wine = load_wine() # 加载红酒数据集 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_wine.data, data_wine.target, test_size=0.3, random_state=42) ...
2 RandomForestClassifier 2.1 重要参数 2.1.1 控制基评估器的参数 2.1.2 n_estimators 2.2 重要属性和接口 3 机器学习中调参的基本思想 4 实例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 1 概述 1.1 集成算法概述 集成学习(ensemble learning)是时下非常流行的机器学习算法,它本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过在数据...
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,random_state=2) rfc= rfc.fit(Xtrain, Ytrain)#随机森林的重要属性之一:estimators,查看森林中树的状况rfc.estimators_[0].random_stateforiinrange(len(rfc.estimators_)):print(rfc.estimators_[i].random_state) ...
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)...
本文简要介绍python语言中sklearn.ensemble.RandomForestClassifier的用法。 用法: classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, mi...
2、RandomForestClassifier重要参数: n_estimators:integer, optional (default=100),森林中基评估器的数量,即树的数量。n_estimators越大模型效果越好,但达到一定程度时,精确性趋于稳定。n_estimators越大模型的计算量越大,需要的内存也越大。 random_state:int, RandomState instance or None, optional (default=None...