Python 中 随机森林算法参数表

Python中随机森林算法的参数表如下：

1. n_estimators：决策树的数量，默认为100。
2. criterion：决策树分割节点的评价准则。支持"gini"和"entropy"两种方法，默认为"gini"。
3. max_depth：决策树最大深度。如果不填，则表示决策树可以无限深。
4. min_samples_split：分割一个内部节点需要的最小样本数。默认为2。
5. min_samples_leaf：叶子节点最少的样本数。默认为1。
6. min_weight_fraction_leaf：叶子节点最少的权重。默认为0。
7. max_features：寻找最佳分割点时需要考虑的特征数量。可以是整数，也可以是浮点数，或者是"sqrt"、"log2"、"auto"等等。默认为"auto"，表示考虑所有特征数量。
8. max_leaf_nodes：最大叶子节点数量。默认为None，表示不限制叶子节点数量。
9. min_impurity_decrease：如果分割后不纯度的减少程度大于或等于该值，则进行分割。默认为0。
10. bootstrap：是否有放回地进行采样。默认为True。
11. oob_score：是否计算袋外样本的得分。默认为False。
12. n_jobs：并行运行的任务数。默认为None，表示使用一个核心。

相关问题

用python实现随机森林算法模型代码

以下是用Python实现随机森林算法模型的基本代码流程：

1. 导入必要的库和模块

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 随机森林分类器
from sklearn.datasets import load_iris # iris数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据集划分
from sklearn.metrics import accuracy_score # 模型评估

2. 加载数据集并划分训练集和测试集

iris = load_iris() # 加载iris数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42) # 划分训练集和测试集

3. 构建随机森林模型并进行训练

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=42) # 构建随机森林模型，设置10棵决策树
rfc.fit(X_train, y_train) # 训练模型

4. 预测测试集结果并评估模型性能

y_pred = rfc.predict(X_test) # 预测测试集结果
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 评估模型性能
print("Accuracy:", accuracy)

5. 可以通过调整超参数，如n_estimators、max_depth等来提高模型性能。

python实现随机森林算法

以下是使用Python中的sklearn库实现随机森林算法的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载数据
X_train, y_train = load_data('train.csv')
X_test, y_test = load_data('test.csv')

# 创建随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0)

# 训练模型
rfc.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = rfc.predict(X_test)

# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

在这里，我们使用sklearn库中的RandomForestClassifier类来创建随机森林分类器。在实例化分类器时，我们可以指定一些参数，如n_estimators（决策树的数量）、max_depth（每个决策树的最大深度）和random_state（随机种子），以调整模型的性能。接着，我们使用fit方法来训练模型，并使用predict方法来进行预测。最后，我们使用accuracy_score函数来计算模型的准确度。