from bayes_opt import BayesianOptimization from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score 我们定义了一个函数来运行贝叶斯优化给定数据,优化函数及其超参数: #Bayesian optimization def bayesian_optimization(dataset, function, parameters): X_train, y_trai...
如果设定random_state参数(如设置为123)可以保证每次运行代码时,各个节点的分裂结果都是一致的,这在特征变量较多,树的深度较深的时候较为重要。 2、随机森林 随机森林分类模型(RandomForestClassifier)、随机森林回归模型(RandomForestRegressor)模型 3、AdaBoost算法 AdaBoost分类模型(AdaBoostClassifier)及AdaBoost回归模型...
xgbc_model=XGBClassifier()# 随机森林 from sklearn.ensembleimportRandomForestClassifier rfc_model=RandomForestClassifier()#ETfrom sklearn.ensembleimportExtraTreesClassifier et_model=ExtraTreesClassifier()# 朴素贝叶斯 from sklearn.naive_bayesimportGaussianNB gnb_model=GaussianNB()#K最近邻 from sklearn.neighb...
rnd_clf = RandomForestClassifier(random_state = 42) svm_clf = SVC(probability=True,random_state = 42) #支持向量机,使用概率 #构建投票分类器,传入三个分类器 voting_clf = VotingClassifier(estimators = [('lr',log_clf),('rf',rnd_clf),('svc',svm_clf)],voting = 'soft') from sklearn.m...
adaboost =AdaBoostClassifier() xgb_classifier.fit(X_train_scaled, y_train,verbose=True) end=time() train_time_xgb=end-start 应用具有100棵树和标准熵的随机森林 classifier = RandomForestClassifier(random_state = 47, criterion = 'entropy',n_estimators=100) ...
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score 1. 2. 3. 4. 5. 6. 我们定义了一个函数来运行贝叶斯优化给定数据,优化函数及其超参数: #Bayesian optimization def bayesian_optimization(dataset, function, parameters): ...
from sklearn.ensembleimportRandomForestClassifier from sklearn.model_selectionimportcross_val_scoreimportxgboostasxgb 下面定义了一个函数来运行给定数据的贝叶斯优化,以及要优化的函数及其超参数: 代码语言:javascript 复制 #Bayesian optimization 下面定义了优化函数,即随机森林分类器及其超参数$n\_estimators$,$max\...
xgb_classifier.fit(X_train_scaled, y_train,verbose=True)end=time() train_time_xgb=end-start 应用具有100棵树和标准熵的随机森林 classifier= RandomForestClassifier(random_state =47,criterion='entropy',n_estimators=100) svc_model= SVC(kernel='rbf', gamma=0.1,C=100) ...
决策树模型（DecisionTreeClassifier）的常用超参数包括可能影响模型性能的设置，如分裂策略。随机森林模型（RandomForestClassifier/Regressor）则涉及更多的树的数量和特征采样策略。AdaBoost算法的AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor模型，前者比后者多了一个loss参数，用于调整回归任务的损失函数。GBDT（Gradient...
xgb_classifier.fit(X_train_scaled, y_train,verbose=True) end=time() train_time_xgb=end-start 应用具有100棵树和标准熵的随机森林 classifier = RandomForestClassifier(random_state = 47, criterion = 'entropy',n_estimators=100) svc_model = SVC(kernel='rbf', gamma=0.1,C=100) ...