原文：机器学习——随机森林，RandomForestClassifier参数含义详解
.随机森林模型 RandomForestClassifier函数的参数含义详解： max features：随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量。 Python为最大特征数提供了多个可选项。 下面是其中的几个： Auto None ：简单地选取所有特征，每颗树都可以利用他们。这种情况下，每颗树都没有任何的限制。 sqrt ：此选项是每颗子树可以利用总特征数的平方根个。 例如，如果变量 特征 ...
2019-04-04 21:44 0 10468 推荐指数：
相关推荐
class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=’warn’, criterion=’mse’, max_depth=None, ...
案例中，往往使用真实数据，为什么我们要使用sklearn自带的数据呢？因为真实数据在随机森林下的调参过程，往往非常缓慢。真实数据量大，维度高，在使用随机森林之前需要一系列的处理，因此不太适合用来做直播中的案例演示。在本章，我为大家准备了kaggle上下载的辨别手写数字的数据，有4W多条记录 ...
一、随机森林的定义 在集成学习中，我们知道bagging + 决策树就构成了随机森林。经典的机器学习模型是神经网络，神经网络预测精确，但是计算量很大。 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble ...
一、随机森林是什么？ 随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行①回归和②分类的任务，同时也是一种③数据降维手段，用于处理缺失值、异常值等担任了集成学习中的重要方法，可以将④几个低效模型整合为一个高效模型 在随机森林中，我们将生成很多的决策树，并不像在CART模型中只生成唯一的树1）分类 ...
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/191 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 引言 随机森林 ...
转自：http://python.jobbole.com/86811/ 目录 1 什么是随机森林 1.1 集成学习 1.2 随机决策树 1.3 随机森林 1.4 投票 2 为什么要用它 3 使用方法 3.1 变量 ...
引言 之前了解到决策树在选择最好的特征进行数据集的划分就说到这种方法可以用来进行特征选择，然后看了breiman主页上相关的介绍，觉得这不愧是权威啊，不愧是随机森林算法的提出者，讲的很清楚，网址如下 http://www.stat.berkeley.edu ...