随机森林算法的默认参数
时间: 2024-04-18 17:22:38 浏览: 24
随机森林是一种集成学习算法,它由多个决策树组成。每个决策树都是通过对训练数据进行有放回抽样(bootstrap)得到的,同时在每个节点上,随机森林还会随机选择一部分特征进行划分。下面是随机森林算法的默认参数:
1. 树的数量(n_estimators):默认为100。这个参数表示随机森林中决策树的数量,可以根据实际情况进行调整。
2. 最大特征数(max_features):默认为"auto",即使用总特征数的平方根。这个参数表示在每个节点上用于划分的特征数量的最大值。可以设置为整数、浮点数、字符串或者None。
3. 树的最大深度(max_depth):默认为None。这个参数表示每个决策树的最大深度,如果不设置,则决策树会生长到所有叶子节点都是纯净的或者包含的样本数量小于min_samples_split。
4. 叶子节点最小样本数(min_samples_leaf):默认为1。这个参数表示叶子节点上所需的最小样本数,如果一个节点的样本数小于该值,则不再继续划分。
5. 分割节点时考虑的最小样本数(min_samples_split):默认为2。这个参数表示在进行节点划分时所需的最小样本数,如果一个节点的样本数小于该值,则不再进行划分。
6. 样本权重(class_weight):默认为None。这个参数用于处理不平衡数据集,可以通过设置不同类别的权重来调整模型对不同类别的关注程度。
7. 随机种子(random_state):默认为None。这个参数用于控制随机性,设置相同的随机种子可以保证每次运行得到相同的结果。
相关问题
随机森林算法回归默认参数
随机森林算法回归默认参数如下:
n_estimators=100:森林中树的数量为100
criterion="mse":衡量分割质量的标准为平均方差
max_depth=None:每棵决策树的最大深度不限
min_samples_split=2:分割内部节点所需的最小样本数为2
min_samples_leaf=1:在叶节点处所需的最小样本数为1
min_weight_fraction_leaf=0.0:在所有叶节点处的权重总和至少占总权重的0.0
max_features="auto":在每个节点处用于拆分的特征数量为自动选择
max_leaf_nodes=None:最大叶节点数不限
min_impurity_decrease=0.0:如果分割导致杂质的减少大于或等于此值,则将其拆分
bootstrap=True:每棵树都是从原始数据集的随机子集中构建的
oob_score=False:是否使用袋外样本来估计R²
n_jobs=None:用于拟合和预测的作业数,默认值为None,表示使用所有可用的CPU核心
random_state=None:控制伪随机数生成器的种子,用于重复结果
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。
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