原文：機器學習——隨機森林，RandomForestClassifier參數含義詳解
.隨機森林模型 RandomForestClassifier函數的參數含義詳解： max features：隨機森林允許單個決策樹使用特征的最大數量。 Python為最大特征數提供了多個可選項。 下面是其中的幾個： Auto None ：簡單地選取所有特征，每顆樹都可以利用他們。這種情況下，每顆樹都沒有任何的限制。 sqrt ：此選項是每顆子樹可以利用總特征數的平方根個。 例如，如果變量 特征 ...
2019-04-04 21:44 0 10468 推薦指數：
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class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=’warn’, criterion=’mse’, max_depth=None, ...
案例中，往往使用真實數據，為什么我們要使用sklearn自帶的數據呢？因為真實數據在隨機森林下的調參過程，往往非常緩慢。真實數據量大，維度高，在使用隨機森林之前需要一系列的處理，因此不太適合用來做直播中的案例演示。在本章，我為大家准備了kaggle上下載的辨別手寫數字的數據，有4W多條記錄 ...
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一、隨機森林是什么？ 隨機森林是一種多功能的機器學習算法，能夠執行①回歸和②分類的任務，同時也是一種③數據降維手段，用於處理缺失值、異常值等擔任了集成學習中的重要方法，可以將④幾個低效模型整合為一個高效模型 在隨機森林中，我們將生成很多的決策樹，並不像在CART模型中只生成唯一的樹1）分類 ...
作者：韓信子@ShowMeAI 教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/191 聲明：版權所有，轉載請聯系平台與作者並注明出處 引言 隨機森林 ...
轉自：http://python.jobbole.com/86811/ 目錄 1 什么是隨機森林 1.1 集成學習 1.2 隨機決策樹 1.3 隨機森林 1.4 投票 2 為什么要用它 3 使用方法 3.1 變量 ...
引言 之前了解到決策樹在選擇最好的特征進行數據集的划分就說到這種方法可以用來進行特征選擇，然后看了breiman主頁上相關的介紹，覺得這不愧是權威啊，不愧是隨機森林算法的提出者，講的很清楚，網址如下 http://www.stat.berkeley.edu ...