from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42, min_samples_leaf=25) prams ={ 'n_estimators':[10 ,20,40,50, 70], 'max_depth' : [3 ,5, 7,8, 11, 12],'min_samples_split' : [2, 3, 5, 9] , 'criterion' : ['gini', 'entropy'], 'max_features':['sqrt','log2'] } gd_rf= GridSearchCV(rf_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_rf.fit(X_train , y_train) print(gd_rf.best_estimator_)解释各行代码
时间: 2024-01-30 21:02:09 浏览: 29
这段代码使用了随机森林分类器模型,通过网格搜索来寻找最佳的超参数组合。下面是各行代码的解释:
1. `from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier`:从sklearn库中导入随机森林分类器模型。
2. `rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42, min_samples_leaf=25)`:创建一个随机森林分类器模型,其中`random_state`表示随机种子数,`min_samples_leaf`表示叶节点的最小样本数。
3. `prams ={ 'n_estimators':[10 ,20,40,50, 70], 'max_depth' : [3 ,5, 7,8, 11, 12],'min_samples_split' : [2, 3, 5, 9] , 'criterion' : ['gini', 'entropy'], 'max_features':['sqrt','log2'] }`:设置超参数的搜索范围,其中`n_estimators`表示决策树的数目,`max_depth`表示决策树的最大深度,`min_samples_split`表示分裂一个内部节点需要的最小样本数,`criterion`表示用于衡量特征的质量的指标,`max_features`表示在决策树中寻找最佳分割时要考虑的特征数。
4. `gd_rf= GridSearchCV(rf_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10)`:使用网格搜索来寻找最佳的超参数组合,其中`rf_model`是随机森林分类器模型,`param_grid`是超参数的搜索范围,`n_jobs`表示要使用的CPU数,-1表示使用所有可用的CPU,`cv`表示交叉验证的折数。
5. `gd_rf.fit(X_train , y_train)`:对训练集进行拟合,寻找最佳的超参数组合。
6. `print(gd_rf.best_estimator_)`:输出寻找到的最佳的随机森林分类器模型。