随机森林调参n_estimator

时间: 2023-11-26 20:11:40 浏览: 59
IPYNB

机器学习算法调参-随机森林

根据引用中的信息，最佳的n_estimators参数值为50。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [心脏衰竭致死率预测包含随机森林回归、决策树、svm等算法](https://download.csdn.net/download/qq_30803353/87614674)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [基于scikit-learn的随机森林调参实战](https://blog.csdn.net/Kaiyuan_sjtu/article/details/80173417)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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心脏衰竭致死率预测包含随机森林回归、决策树、svm等算法

随机森林回归 Best Parameters of GridSearchCV for Random Forest Model: {'max_depth': 9, 'max_features': 4, 'min_samples_split': 8, 'n_estimators': 50} --------------------------------------------------...

随机森林调参_随机森林调参实战（信用卡欺诈预测）

因此，进行适当的调参可以显著提高随机森林的性能。 下面是一些随机森林调参的实践建议： 1. n_estimators：该参数控制树的个数。增加树的数量可以提高模型的稳定性和预测性能。但是，增加树的数量会增加模型的...

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用pycharm写、题目一：采用 scikit-learn 中的 RandomForestRegressor 对加利福尼亚房价数据集进行预测。 具体要求： （1）导入数据集：加利福尼亚房价数据集是 sklearn 中自带的数据集,通过查看数据量和维度、特征类型（离散 or 连续）、特征名、标签名、标签分布情况、数据集 的描述等信息了解数据集。 （2）模型建立：分别使用 DecisionTreeRegressor 和 RandomForestRegressor 建立分类模型（参数 默认即可）。 （3）模型评估：输出训练集和测试集评分（以根均方误差 RMSE 为评估指标）。讨论一】比较随机森林和决策树在数据集上的表现,可将交叉验证评分进行可视化，讨论二】随机森林中的 n_estimator 超参数如何选择？ 提示：可采用学习曲线进行选择，如图 2 所示。学习曲线能够看到变化趋势，帮助确定超参数的 搜索范围。对于 RandomForestRegressor 模型，自行选择超参数搜索的方法，找到合适的超参 数，最终将超参数在如下的交叉验证集上进行建模，并计算 RMSE 评分。介绍调参过程，并比较调 参前后的效果超参数的搜索范围可根据建立的决策树的建树信息进行设定，决策树的建树信息可通 过.tree_属性查看

6. 使用随机森林模型进行调参，通过学习曲线确定最优的 n_estimator 超参数。 7. 使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集，使用最优的超参数训练随机森林模型，并在测试集上进行评估，计算模型的 ...

随机森林 n_estimators调参 代码实现

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以下代码较长时间没能运行出结果，请进行优化并给出代码：from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义弱分类器 svc = SVC(kernel='rbf', probability=True) tree = DecisionTreeClassifier() # 定义模型 bagging = BaggingClassifier(base_estimator=svc) # 定义参数空间 param_grid = { 'base_estimator__kernel': ['linear', 'rbf'], 'base_estimator__gamma': [0.01, 0.1, 1, 10], 'base_estimator__C': [0.1, 1, 10], 'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500] } # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

SVC的训练时间较长，可以考虑使用速度更快的分类器，如随机森林或者梯度提升树等。 4. 并行化计算。可以通过设置n_jobs参数来控制并行化的程度，从而加快计算速度。比如可以将n_jobs设置为-1，让计算机尽可能地利用...

gridsearchcv随机森林调参

回答1：</h3><br/>GridSearchCV是一种用于调参的方法，可以用于随机森林模型的调参。通过GridSearchCV，可以对随机森林模型的各个参数进行网格搜索，找到最优的参数组合，从而提高模型的性能和准确度。常见的随机...

优化这段代码X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1234) adaboost_clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(), n_estimators=100, learning_rate=0.1, algorithm='SAMME.R') param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2, 0.5], 'base_estimator__max_depth': [1, 2, 3, 4]}adaboost_clf.fit(X_train, y_train)accuracy = adaboost_clf.score(X_test, y_test)

3. 可以尝试使用其他的分类器进行比较，例如随机森林、支持向量机等等。不同的分类器有不同的优缺点，可以根据具体情况进行选择。 4. 可以尝试使用集成学习方法，例如bagging和boosting。这些方法可以提高模型的...

forest_reg = RandomForestRegressor(max_depth=(15),min_samples_leaf=2,min_samples_split=3#,n_estimators=100) param_grid = {'n_estimators': [ 20]} grid_search = GridSearchCV(forest_reg, param_grid, cv=5, scoring='r2') grid_search.fit(X_train_scaled, y_train) best_forest_reg = grid_search.best_estimator_ y_forest_pred_train = best_forest_reg.predict(X_train_scaled) y_forest_pred_test = best_forest_reg.predict(X_test_scaled) print("随机森林模型 R2 (训练集):", r2_score(y_train, y_forest_pred_train)) print("随机森林模型 R2 (测试集):", r2_score(y_test, y_forest_pred_test))。

这是一个使用随机森林回归模型对数据进行训练和测试的代码。其中，使用了网格搜索(GridSearchCV)来寻找最佳的超参数(n_estimators)，同时使用了交叉验证(cv=5)来评估模型的性能。最终输出了模型在训练集和测试集上的...

python语言随机森林调参代码

当使用Python语言进行随机森林调参时，可以使用scikit-learn库提供的GridSearchCV类来进行网格搜索。下面是一个简单的示例代码： python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn....

# 随机森林 estimator = RandomForestClassifier(n_estimators=550,max_depth=30,n_jobs=-1,max_features='auto',random_state=42) estimator.fit(data_tr_train, y_train)怎末优化 给出代码

要优化随机森林模型，可以尝试以下几个方法： 1. 调整超参数：可以通过网格搜索或随机搜索的方式来寻找最优的超参数组合。例如，可以尝试不同的 n_estimators、max_depth、max_features 等参数值。 ...

from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV # 这里对随机森林模型进行参数搜索 param_grid = [ {'n_estimators': [80, 100, 120], 'max_features': [2, 6, 10]}, {'bootstrap': [False], 'n_estimators': [80, 100, 120], 'max_features': [2, 6, 10]} ] forest_reg = RandomForestRegressor() grid_search_forest = GridSearchCV(forest_reg, param_grid=param_grid, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5) grid_search_forest.fit(housing_prepares, housing_label) print('网格搜索下最佳参数', grid_search_forest.best_params_) print('网格搜索下最佳评估器', grid_search_forest.best_estimator_) # 不同超参数下的模型得分 cvres = grid_search_forest.cv_results_ for mean_score, params in zip(cvres['mean_test_score'], cvres['params']): print(np.sqrt(-mean_score), params) 将以上代码用plot绘图

ax.plot(df['param_max_features'], np.sqrt(-df['mean_test_score']), label=f'n_estimators={n_estimators}') ax.set_xlabel('max_features') ax.set_ylabel('RMSE') ax.legend() plt.show() 该代码将不同...

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对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。以邻接表或邻接矩阵为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列，并调试算法。使用C语言

在C语言中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）： **使用邻接表实现：** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
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