9个主要参数:n_estimators,Criterion,两个随机性相关的参数(random_state,splitter),五个剪枝参数(max_depth,min_samples_split,min_samples_leaf,max_feature,min_impurity_decrease) 1特殊参数(目标权重参数): class_weight & min_weight_fraction_leaf 一个属性:feature_importances_ 四个接口:fit,score,apply,p...
AdaBoost(Adaptive boosting)算法:刚开始训练时对每一个训练例赋相等的权重,然后用该算法对训练集训练t轮,每次训练后,对训练失败的训练例赋以较大的权重,也就是让学习算法在每次学习以后更注意学错的样本,从而得到多个预测函数。通过拟合残差的方式逐步减小残差,将每一步生成的模型叠加得到最终模型。 GBDT(Gradient ...
为了自定义算法运行时的参数,可以设置options。 比如想要观察再巡优的过程中各种参数时如何变化的,可以设置PlotFcn;使用help ga命令可以发现官方给的一个参数的设置方式: options = optimoptions('ga','PlotFcn',{@gaplotbestf,@gaplotbestindiv,@gaplotexpectation,@gaplotstopping}); 1. 最后运行时显示的图像...
调整随机森林的参数/杠杆 随机森林的参数即可以增加模型的预测能力,又可以使训练模型更加容易。 以下我们将更详细地谈论各个参数(请注意,这些参数,我使用的是Python常规的命名法): 1.使模型预测更好的特征 主要有3类特征可以被调整,以改善该模型的预测能力: A. max_features: 随机森林允许单个决策树使用特征的最大...
随机森林属于集成学习(Ensemble Learning)中的bagging算法。在集成学习中,主要分为bagging算法和boosting算法。我们先看看这两种方法的特点和区别。 Bagging(套袋法) bagging的算法过程如下: 从原始样本集中使用Bootstraping方法随机抽取n个训练样本,共进行k轮抽取,得到k个训练集。(k个训练集之间相互独立,元素可以有重复...
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