随机森林中的criterion表示什么意思
时间: 2023-12-18 18:04:01 浏览: 22
在随机森林中,criterion是用来衡量决策树分裂质量的指标,也可以称为分裂标准。它是一个字符串参数,有两个可选值:"gini"和"entropy"。
当criterion取值为"gini"时,表示采用基尼不纯度作为分裂标准,它衡量的是数据集的不纯度,值越小表示数据集越纯。
当criterion取值为"entropy"时,表示采用信息增益作为分裂标准,它衡量的是数据集的信息熵,值越小表示数据集越纯。
在实际应用中,我们可以根据具体问题来选择合适的分裂标准,以达到更好的分类效果。通常来说,基尼不纯度用于分类问题,信息增益用于回归问题。
相关问题
sklearn包中的随机森林的参数都是什么意思
sklearn包中的随机森林模型参数很多,这里列出一些常用的参数及其含义:
- n_estimators:决策树的数量,默认值为100。
- criterion:决策树分裂标准,可选值为"gini"或"entropy",默认值为"gini"。
- max_depth:决策树最大深度,如果不指定则表示不限制深度。
- min_samples_split:决策树节点分裂所需最小样本数,默认值为2。
- min_samples_leaf:叶子节点所需最小样本数,默认值为1。
- max_features:在决策树节点分裂时考虑的最大特征数,默认值为"auto",表示考虑所有特征;如果取整数值,则表示考虑的特征数。
- bootstrap:是否采用自助法采样训练数据集,默认值为True。
- oob_score:是否采用袋外样本评估模型性能,默认值为False。
- random_state:随机种子,用于控制随机性。
- n_jobs:并行计算的数量,如果取值为-1,则表示使用所有可用CPU核心数。
以上是一些常用的参数,还有一些其他参数,如class_weight、min_impurity_decrease等,具体含义可以参考sklearn官方文档。在实际应用中,我们可以根据具体问题来选择合适的参数,以达到更好的分类效果。
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。