在构建每个决策树时,max_feature参数用于控制每个决策树中考虑的特征数量。 max_feature参数有以下几种常见的取值: "auto":默认值,表示每个决策树考虑的特征数量为总特征数的平方根。 "sqrt":与"auto"取值相同,表示每个决策树考虑的特征数量为总特征数的平方根。 "log2":表示每个决策树考虑的特征数量为总特征数...
random_forest_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, # 树的数量 max_depth=10, # 树的最大深度 min_samples_split=2, # 分裂内部节点所需的最小样本数 min_samples_leaf=1, # 叶节点上所需的最小样本数 max_features='sqrt', # 寻找最佳分裂时考虑的最大特征数 bootstrap=True, # 是否...
我们需要根据调参前,模型所在的位置(在泛化误差最低点的左边还是右边)来决定我们要将max_features往哪边调。 现在模型位于图像左侧,我们需要的是更高的复杂度,因此我们应该把max_features往更大的方向调整,可用的特征越多,模型才会越复杂。 max_features的默认最小值是sqrt(n_features),因此我们使用这个值作为调参范...
1) RF划分时考虑的最大特征数max_features: 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log2Nlog2N 个特征;如果是"sqrt"或者"auto"意味着划分时最多考虑N−−√N 个特征。如果是整数,代表考虑的特征绝对数。如果是浮点数,代表考虑特征百分比,即...
max_features='sqrt' ,oob_score=True, random_state=10), param_grid = param_test3,scoring='roc_auc',iid=False, cv=5) gsearch3.fit(X,y) gsearch2.best_score_ #输出如下: {'min_samples_leaf':20, 'min_samples_split': 120},
max_features="sqrt",# 分枝时的特征个数 min_impurity_decrease=1e-3# 信息增益的大小) 通过sklearn库可以很容易地实现随机森林分类算法,首先给出一个随机森林分类算法实现示例,可以结合2.2 随机森林分类函数的重要参数与2.3 随机森林分类函数的重要属性与接口两个部分理解代码。
1) RF划分时考虑的最大特征数max_features: 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log2Nlog2N 个特征;如果是”sqrt”或者”auto”意味着划分时最多考虑N−−√N 个特征。如果是整数,代表考虑的特征绝对数。如果是浮点数,代表考虑特征百...
max_features:构建决策树最优模型时考虑的最大特征数。默认是”auto“,表示最大特征数是N的平方根;“log2”表示最大特征数是 ;"sqrt"表示最大特征数是 。如果是整数,代表考虑的最大特征数;如果是浮点数,表示对(N*max_features)取整。其中N表示样本的特征数。
6,max_features: 选择最适属性时划分的特征不能超过此值。 当为整数时,即最大特征数;当为小数时,训练集特征数*小数; if “auto”, then max_features=sqrt(n_features). If “sqrt”, thenmax_features=sqrt(n_features). If “log2”, thenmax_features=log2(n_features). ...
2.max_features:每个决策树的随机选择的特征数目。 每个决策树在随机选择的这max_features特征里找到某个“最佳”特征,使得模型在该特征的某个值上分裂之后得到的收益最大化。max_features越少,方差就会减少,但同时偏差就会增加。 如果是回归问题,则max_features=n_features,如果是分类问题,则max_features=sqrt(n_...