classsklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100,*,criterion='mse', 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_job...
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor RandomForestRegressor(bootstrap = True,criterion="mse", splitter="best",max_depth=None, max_features='auto',max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.,min_impurity_split=None, min_samples_leaf=1,min_samples_split=2, min_weight_fraction_lea...
所以使用随机森林前,先要观察各基分类器是否都有至少50%的预测正确率。 3、RandomForestRegressor重要参数: criterion:string, optional (default=”mse”) 1、输入“mse”使用均方误差mean squared err(MSE),父节点和子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准,这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2...
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) cross_val_score(regressor, boston.data, bo...
reg = RandomForestRegressor() # 回归树 reg.fit(X_train, y_train) # 拟合训练集 print(reg.predict(X_train)) # 测试集的预测结果 print(reg.score(X_test, y_test)) # 测试集上的决定系数R2 常用属性和接口 .feature_importances_:每个特征的特征重要性,总和为1 ...
本文简要介绍python语言中sklearn.ensemble.RandomForestRegressor的用法。 用法: 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=No...
class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=’warn’, criterion=’mse’, max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_
设置环境 2 导入所需库和模块 3 加载数据集 4 数据集划分为训练集和测试集 5 数据预处理 6 参数...
二sklean实战 在 SKLearn 中，随机森林算法被封装在RandomForestClassifier和RandomForestRegressor两个类中...
3、RandomForestRegressor重要参数：criterion：string, optional (default=”mse”)1、输入“mse”使用均方误差mean squared err(MSE)，父节点和子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失。2、输入“friedman_mse”使用费尔德曼均方误差，这种指标...