sklearn.ensemble.RandomForestRegressor()默认参数
时间: 2024-04-20 17:25:29 浏览: 119
`sklearn.ensemble.RandomForestRegressor()`是一个用于回归问题的随机森林模型。以下是它的默认参数:
- n_estimators:默认为100,表示森林中树的数量。
- criterion:默认为"mse",表示评估分割质量的标准,使用均方误差。
- max_depth:默认为None,表示树的最大深度。如果未指定,则节点会一直分割,直到所有叶子节点都是纯净的或者每个叶子节点中的样本数小于min_samples_split。
- min_samples_split:默认为2,表示拆分内部节点所需的最小样本数。
- min_samples_leaf:默认为1,表示叶子节点所需的最小样本数。
- min_weight_fraction_leaf:默认为0.0,表示叶子节点所需的最小加权分数。
- max_features:默认为"auto",表示每个决策树在拆分节点时考虑的特征数量。可以是整数、浮点数、字符串或None。
- max_leaf_nodes:默认为None,表示最大叶子节点数。
- min_impurity_decrease:默认为0.0,表示分割节点的不纯度减少量的阈值。
- bootstrap:默认为True,表示是否使用自助法 (bootstrap) 从训练数据中进行抽样。
- oob_score:默认为False,表示是否计算袋外 (out-of-bag) 错误评估。
- n_jobs:默认为None,表示并行运行的作业数。
- random_state:默认为None,表示随机数生成器的种子。
这只是一些默认参数,你可以根据实际需求进行调整。