2、random_state: 用法和分类树中相似,只不过在分类树中,一个random_state只控制生成一棵树,而随机森林中的random_state控制的是生成森林的模式,而非让一个森林中只有一棵树。当random_state固定时,随机森林中生成是一组固定的树,但每棵树依然是不一致的,这是用”随机挑选特征进行分枝“的方法得到的随机性。并...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, random_state=123) 接下来,我们查看数据是否符合正态分布。 # 正偏态分布图 sns.distplot(df['O3'], color='green') plt.show() print("偏度为 %f " % df['O3'].skew()) print("峰度为 %f" % df['O3']....
rf.estimators_[1].random_state 1. 2. 3. 4. 5. 2、oob_score rf = RandomForestClassifier(n_estimators=25,random_state=42,oob_score=True) oob = rf.oob_score_ 1. 2. 案例代码 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import matplotlib...
1random_forest_model_test_base=RandomForestRegressor() 2random_forest_model_test_random=RandomizedSearchCV(estimator=random_forest_model_test_base, 3 param_distributions=random_forest_hp_range, 4 n_iter=200, 5 n_jobs=-1, 6 cv=3, 7 verbose=1, 8 random_state=random_forest_seed 9 )10rando...
random_state=None, verbose=0, warm_start=False) 一、重要参数,属性与接口 criterion 回归树衡量分枝质量的指标,支持的标准有三种 输入"mse"使用均方误差mean squared error(MSE),父节点和叶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。
dt2 = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=2) [[7988 0] [1055 0]] [[7986 0] [1056 0]] [[7920 30] [1061 31]] [[8021 0] [1021 0]] [[7938 39] [1039 26]] 随机森林 random_forest = RandomForestClassifier ...
LogisticRegression(random_state = 42)) 梯度提升分类器的实例化,其中random_state参数同样用于指定随机种子数。梯度提升是一种集成学习算法,它将多个弱学习器结合成一个强学习器。 GradientBoostingClassifier(random_st 随机森林分类器的实例化,其中random_state参数用于指定随机种子数。随机森林是一种基于决策树的集成...
dt2 = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=2) [[7988 0][1055 0]] [[7986 0][1056 0]] [[7920 30][1061 31]] [[8021 0][1021 0]] [[7938 39][1039 26]] 随机森林 random_forest = RandomForestClassifier [[7812 183][ 891 157]] ...
dt2= tree.DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=2)[[7988 0] [1055 0]] [[7986 0] [1056 0]] [[7920 30] [1061 31]] [[8021 0] [1021 0]] [[7938 39] [1039 26]] 随机森林 random_forest= RandomForestClassifier[[7812 183] [ 891 157]] ...
dt2 = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=2) [[7988 0] [1055 0]] [[7986 0] [1056 0]] [[7920 30] [1061 31]] [[8021 0] [1021 0]] [[7938 39] [1039 26]] 随机森林 random_forest = RandomForestClassifier ...