python的随机森林模型调参
一、一般的模型调参原则 1、调参前提：模型调参其实是没有定论，需要根据不同的数据集和不同的模型去调。但是有一些调参的思想是有规律可循的，首先我们可以知道，模型不准确只有两种情况：一是过拟合，而是欠拟合。过拟合是指模型过于复杂，欠拟合是指模型过于简单。 2、查找资料：调参时应该知道每一个参数 ...
相关推荐
【机器学习】随机森林原理与调参小结
之前在集成原理小结中总结了Bagging的原理。 理解了bagging算法，随机森林(Random Forest,以下简称RF)就好理解了。它是Bagging算法的进化版，也就是说，它的思想仍然是bagging,但是进行了独有的改进。 1. 随机森林的原理（普通bagging的升级版） 第一 ...
scikit-learn随机森林调参小结
在Bagging与随机森林算法原理小结中，我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF）的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项，以及和GBDT调参的异同点。 1. scikit-learn随机森林类库概述 ...
scikit-learn随机森林调参小结
我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF）的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项，以及和GBDT调参的异同点。 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中，RF的分类类 ...
xgboost 调参参考
XGBoost的参数 XGBoost的作者把所有的参数分成了三类： 1、通用参数：宏观函数控制。 2、Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。 3、学 ...
机器学习sklearn（四十二）：算法实例（十一）分类（五）RandomForestClassifier（二）实例：随机森林在乳腺癌数据上的调参
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 ...
回归预测之随机森林——运行+调优
随机森林 [ 41.71152007 -15.51877479 18.77435453 2.4613485 -5.25163664 11.98242971 -28.99147231 67.82781115 -46.47813223 ...
100天搞定机器学习|Day56 随机森林工作原理及调参实战（信用卡欺诈预测）
本文是对100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林的补充 前文对随机森林的概念、工作原理、使用方法做了简单介绍，并提供了分类和回归的实例。 本期我们重点讲一下： 1、集成学习、Bagging和随机森林概念及相互关系 2、随机森林参数解释及设置建议 3、随机森林模型调参实战 4、随机森林模型 ...