RandomForestClassifier参数和属性
时间: 2024-02-16 18:44:52 浏览: 25
随机森林分类器是一种集成学习算法,它基于多个决策树模型的组合来提高预测的准确性。在sklearn库中,RandomForestClassifier类是用来实现随机森林分类器的。下面是RandomForestClassifier类的一些重要参数和属性:
参数:
- n_estimators:整数类型,表示随机森林中决策树的数量,默认为100。
- criterion:字符串类型,表示决策树中使用的分裂标准,可以是"gini"或者"entropy",默认为"gini"。
- max_depth:整数类型,表示决策树的最大深度,如果为None,则表示决策树的深度不限,默认为None。
- min_samples_split:整数类型或者浮点数类型,表示进行节点分裂所需的最小样本数,默认为2。
- min_samples_leaf:整数类型或者浮点数类型,表示叶节点所需的最小样本数,默认为1。
- max_features:字符串类型、整数类型或者浮点数类型,表示每个节点分裂时考虑的特征数量。如果是字符串类型,则表示特征数量的选择方法,可以是"auto"、"sqrt"或者"log2",默认为"auto",表示考虑所有特征。如果是整数类型,则表示考虑的特征数量,如果是浮点数类型,则表示考虑特征的比例,默认为"auto"。
属性:
- n_features_:整数类型,表示输入特征的数量。
- n_outputs_:整数类型,表示输出的数量。
- feature_importances_:数组类型,表示每个特征的重要性。特征的重要性是通过计算每个特征在随机森林中被使用的次数来确定的。
- estimators_:列表类型,表示随机森林中所有决策树的列表。
- classes_:数组类型,表示输出的类别。
- oob_score_:浮点数类型,表示随机森林的袋外得分。袋外得分是通过对随机森林中未被用于训练的样本进行预测,然后计算预测准确率来确定的。