機器學習——隨機森林，RandomForestClassifier參數含義詳解
1.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 ...
原文：sklearn.ensemble.RandomForestClassifier 隨機深林參數詳解
隨機森林是一種元估計量，它適合數據集各個子樣本上的許多決策樹分類器，並使用平均數來提高預測准確性和控制過度擬合。子樣本大小由max samples參數bootstrap True default 控制，否則整個數據集用於構建每棵樹 隨機森林優勢 隨機森林算法幾乎不需要輸入的准備。它們不需要測算就能夠處理二分特征 分類特征 數值特征的數據。隨機森林算法能完成隱含特征的選擇，並且提供一個很好的特征重要 ...
2020-09-01 17:26 0 2144 推薦指數：
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