随机森林中的ntree 随机森林中的sample weight 随机森林中的ntree文章分类 随机森林是由许多决策树组成的模型。 该模型不仅简单地对树木的预测取平均值(我们可以称其为“森林”),还使用了两个关键概念,将其命名为random: 建造树时随机抽取训练数据点 分割节点时考虑的特征的随机子集 随机抽取训练观察结果 训练时,随机...
# 根据随机生成的权重,拟合数据集 dt.fit(X, y, sample_weight=np.bincount(rs.randint(0, n, n), minlength = n)) dts.append(dt) self.trees = dts def predict(self, X): """随机森林分类器预测 """ # 预测结果数组 probas = np.zeros((X.shape[0], len(self.y_classes))) for i in...
对于多输出,每列y的权值都会想乘。 如果sample_weight已经指定了,这些权值将于samples以合适的方法相乘。 random_state:int,RandomState instance or None 如果是int,random_state 是随机数字发生器的种子;如果是RandomState,random_state是随机数字发生器,如果是None,随机数字发生器是np.random使用的RandomState instance....
min_weight_fraction_leaf:每个叶上最小的样本权重比例(在fit时不使用sample_weight时,每个样本权重相同,这时权重比例的计算方法是:叶子上样本数量/总样本数)。增大此参数可对抗过拟合。 max_features:和普通的bagging相比,增加了auto、sqrt和log2的选项。 max_leaf_nodes:每棵树叶子数量的限制。 min_impurity_split...
max_depth将强制具有更对称的树，而max_leaf_nodes会限制最大叶节点数量。最后 本文主要讲解了以下内容：决策树和随机森林算法以及每种算法的参数。如何调整决策树和随机森林的超参数。在训练之前需要平衡你的数据集。从每个类中抽取相同数量的样本。通过将每个类的样本权重(sample_weight)的和归一化为相同的值。
min_samples_leaf:整数,浮点数。一个叶子节点所需要的权重总和(所有的输入样本)的最小加权分数。当sample_weight没有提供时,样本具有相同的权重。 max_leaf_nodes:整数或者无值。以最优的方法使用max_leaf_nodes来生长树。最好的节点被定义为不纯度上的相对减少。如果为None,那么不限制叶子节点的数量。
fit(X, y, sample_weight=None, check_input=True, X_idx_sorted=None)其中,X为样本集合,y为所属的类标签,参数sample_weight 为样本的权重,默认为None,权重相同 get_params(deep=True)得到评估器的参数,deep 默认为True ,表示输出所有参数 predict_log_proba(X)Predict class log-probabilities of the input...
fit(X, y, sample_weight=None): 从训练数据集(X,y)上建立一个决策树森林。x为训练样本,y为目标值(分类中的类标签,回归中的实数)。 参数 和GBDT对比,GBDT的框架参数比较多,重要的有最大迭代器个数,步长和子采样比例,调参起来比较费力。但是RandomForest则比较简单,这是因为bagging框架里的各个弱学习器之间...
需要在叶节点处的权重总和(所有输入样本)的最小加权分数。 当未提供sample_weight时,样本具有相同的权重。 max_leaf_nodes: int or None, optional (default=None) 以最佳方式使用max_leaf_nodes种植树木。 最佳节点定义为杂质的相对减少。 如果None则无限数量的叶节点。
random_state:随机数种子,用于控制随机性。 class_weight:样本类别权重,可用于处理类别不平衡问题。 min_impurity_decrease:分裂节点的最小不纯度下降值,默认为0,表示不限制分裂。 ccp_alpha:用于剪枝的复杂度参数,默认为0,表示不进行剪枝。 不同的超参数组合会影响随机森林的性能,可以通过网格搜索等方法进行调参。