机器学习——随机森林，RandomForestClassifier参数含义详解
1.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 ...
原文：sklearn.ensemble.RandomForestClassifier 随机深林参数详解
随机森林是一种元估计量，它适合数据集各个子样本上的许多决策树分类器，并使用平均数来提高预测准确性和控制过度拟合。子样本大小由max samples参数bootstrap True default 控制，否则整个数据集用于构建每棵树 随机森林优势 随机森林算法几乎不需要输入的准备。它们不需要测算就能够处理二分特征 分类特征 数值特征的数据。随机森林算法能完成隐含特征的选择，并且提供一个很好的特征重要 ...
2020-09-01 17:26 0 2144 推荐指数：
相关推荐
sklearn随机森林-分类参数详解
sklearn随机森林-分类参数详解 1、sklearn中的集成算法模块ensemble 其它内容：参见 ...
Spark随机深林扩展—OOB错误评估和变量权重
本文目的 当前spark（1.3版）随机森林实现，没有包括OOB错误评估和变量权重计算。而这两个功能在实际工作中比较常用。OOB错误评估可以代替交叉检验，评估模型整体结果，避免交叉检验带来的计算开销。现在的数据集，变量动辄成百上千，变量权重有助于变量过滤，去掉无用变量，提高计算效率 ...
机器学习sklearn（三十九）：算法实例（八）分类（四）随机森林分类器 RandomForestClassifier
class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=’warn’, criterion=’mse’, max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf ...
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 ...
LogisticRegression回归算法 Sklearn 参数详解
LogisticRegression回归算法 LogisticRegression回归模型在Sklearn.linear_model子类下，调用sklearn逻辑回归算法步骤比较简单，即： (1) 导入模型。调用逻辑回归LogisticRegression()函数 ...
sklearn 神经网络MLPclassifier参数详解
参数 备注 hidden_layer_sizes tuple，length = n_layers - 2，默认值（100，）第i个元素表示第i个隐藏层中的神经元数量 ...
sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV随机搜索超参数
GridSearchCV可以保证在指定的参数范围内找到精度最高的参数，但是这也是网格搜索的缺陷所在，它要求遍历所有可能参数的组合，在面对大数据集和多参数的情况下，非常耗时。这也是我通常不会使用GridSearchCV的原因，一般会采用后一种RandomizedSearchCV随机参数搜索的方法 ...