estimator中都有哪些参数
时间: 2024-05-24 08:13:57 浏览: 25
估计量(estimator)在Scikit-learn中是一个模型,训练数据和向量为输入,提供预测作为输出。估计量可以有许多不同的参数,但一般来说,有以下一些重要的参数:
1. n_estimators: 使用的基本估计器的数量。
2. max_features: 最大特征数量,用于每个基本估计器的训练。
3. max_depth: 每个基本估计器可以达到的最大深度,使得基本估计器的复杂度不会太高。
4. min_samples_split: 每个基本估计器需要的最小样本数量才能继续拆分。
5. min_samples_leaf: 每个基本估计器叶子节点需要的最小样本数。
6. bootstrap: 基本估计器是否应该在拆分时使用引导方法。
7. oob_score: 是否计算未使用样本的误差来评估误差,从而能够更好地了解估计量的表现。
相关问题
XGBoost n_estimator参数
n_estimator是XGBoost中的一个超参数,它控制了使用多少个弱分类器(即决策树)来构建最终的强分类器。
具体来说,n_estimator表示要构建的决策树的数量。默认值为100,可以在训练时通过调整该参数来实现更好的拟合和泛化性能。通常,增加n_estimator的值可以提高模型的准确性,但同时也会增加训练时间和内存消耗。
需要注意的是,n_estimator的取值并不是越大越好,因为过大的值可能会导致过拟合和运行时间过长。因此,在实际应用中需要进行适当的调整和平衡。
plot_confusion_matrix有哪些参数
plot_confusion_matrix是一个用于绘制混淆矩阵的函数,它的参数包括:
- estimator:待评估的分类器或预测器对象;
- X:输入的特征矩阵或数据集对象;
- y_true:真实的分类标签或目标变量值;
- labels:类别标签的列表或None;
- sample_weight:样本权重的列表或None;
- normalize:是否对混淆矩阵进行归一化,默认为False;
- display_labels:显示在矩阵中的标签,如果为None,则使用labels参数;
- include_values:是否在矩阵中显示数值;
- xticks_rotation:x轴刻度的旋转角度;
- values_format:在矩阵中显示数值的格式;
- cmap:颜色映射表。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)