极端随机森林模型 n_estimators调参 代码实现

极端随机森林（Extra Trees）是一种集成学习算法，它是基于随机森林的改进版本。在极端随机森林中，每个决策树的节点划分都是基于随机选择的特征子集，而不是在随机森林中使用的最佳划分特征。这种随机性使得极端随机森林具有更高的多样性，从而可以更好地抑制过拟合。

n_estimators是极端随机森林模型中的一个重要参数，它表示构建的决策树的数量。增加n_estimators可以增加模型的复杂度和准确性，但也会增加计算时间。调参n_estimators时，一般需要通过交叉验证来选择合适的值。

下面是一个使用Python中的sklearn库实现极端随机森林模型并调参n_estimators的示例代码：

from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 构建极端随机森林模型
model = ExtraTreesClassifier()

# 定义参数网格
param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 150, 200]  # 可选的n_estimators值
}

# 使用GridSearchCV进行参数搜索
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)  # X为特征数据，y为标签数据

# 输出最佳参数和对应的准确率
print("Best Parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best Accuracy: ", grid_search.best_score_)

在上述代码中，我们使用GridSearchCV进行参数搜索，通过传入不同的n_estimators值来训练模型，并使用交叉验证来评估模型的准确率。最后输出最佳参数和对应的准确率。