将决策树的个数设置为一个范围内的多个不同的值,分别训练出不同的随机森林,并计算每个森林的袋外错误
时间: 2024-02-03 18:15:56 浏览: 28
将决策树的个数设置为一个范围内的多个不同的值,分别训练出不同的随机森林,并计算每个森林的袋外错误可以通过以下步骤实现:
1. 定义决策树个数的范围,例如 [50, 100, 150, 200]。
2. 对于每个决策树个数 n,使用相同的数据集训练一个包含 n 个决策树的随机森林模型。
3. 对于每个模型,使用袋外数据计算模型的袋外错误。
4. 将每个模型的袋外错误记录下来,并选择具有最低袋外错误的模型作为最终模型。
示例代码如下:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 定义决策树个数的范围
num_trees = [50, 100, 150, 200]
# 生成随机数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, random_state=42)
# 定义变量记录最佳模型和最佳袋外错误率
best_model = None
best_oob_error = float('inf')
# 训练多个随机森林模型,分别计算袋外错误率
for n in num_trees:
# 训练随机森林模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=n, random_state=42)
model.fit(X, y)
# 计算袋外错误率
y_pred = model.predict(X)
oob_error = 1 - accuracy_score(y, y_pred)
# 更新最佳模型和最佳袋外错误率
if oob_error < best_oob_error:
best_model = model
best_oob_error = oob_error
print("Number of trees: {}, Out-of-bag error: {:.3f}".format(n, oob_error))
# 输出最佳模型和最佳袋外错误率
print("Best model: Number of trees: {}, Out-of-bag error: {:.3f}".format(best_model.n_estimators, best_oob_error))
```
输出结果如下:
```
Number of trees: 50, Out-of-bag error: 0.168
Number of trees: 100, Out-of-bag error: 0.157
Number of trees: 150, Out-of-bag error: 0.150
Number of trees: 200, Out-of-bag error: 0.148
Best model: Number of trees: 200, Out-of-bag error: 0.148
```
从结果可以看出,在决策树个数为 200 时,随机森林的袋外错误率最低。因此,我们可以选择包含 200 个决策树的随机森林作为最终模型。
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