给出随机森林早停的例子
时间: 2024-08-27 22:00:58 浏览: 74
随机森林中的“早停”(Early Stopping)是一种常用的正则化策略,它在训练过程中通过监控验证集的表现,当验证误差开始上升而不是下降时,就停止当前的训练轮次,以此避免过拟合。举个例子,在Python的scikit-learn库中,我们可以使用`GridSearchCV`结合随机森林模型来进行早停设置:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
# 加载数据
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier()
# 设置参数网格,包含n_estimators(树的数量)
param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200, 300], 'max_depth': [None, 10, 20]}
# 使用GridSearchCV进行早停搜索
grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=5, scoring='accuracy', early_stopping=True,
n_jobs=-1) # early_stopping参数开启早停,n_jobs设为-1表示并行计算
# 开始训练
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 最佳模型
best_rfc = grid_search.best_estimator_
# 验证结果
print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_)
y_pred = best_rfc.predict(X_test)
```
在这个例子中,`early_stopping=True`会让`GridSearchCV`在每次迭代后检查验证集性能,如果连续几次性能下降,则停止当前超参数组合的训练。
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