sklearn随机森林参数默认值

Scikit-learn中随机森林的默认参数值如下：

- n_estimators：100
- criterion：gini
- max_depth：None
- min_samples_split：2
- min_samples_leaf：1
- min_weight_fraction_leaf：0
- max_features：auto
- max_leaf_nodes：None
- min_impurity_decrease：0
- bootstrap：True
- oob_score：False
- n_jobs：None
- random_state：None
- verbose：0
- warm_start：False
- class_weight：None
- ccp_alpha：0.0

其中，n_estimators是指决策树的数量，criterion是指切分质量的度量标准，max_depth是指树的最大深度，min_samples_split是指内部节点再切分所需的最小样本数，min_samples_leaf是指叶节点最少的样本数，max_features是指划分时考虑的最大特征数，bootstrap是指是否有放回的重采样，random_state是指随机种子。

相关问题

sklearn包中的随机森林的参数都是什么意思

sklearn包中的随机森林模型参数很多，这里列出一些常用的参数及其含义：

- n_estimators：决策树的数量，默认值为100。
- criterion：决策树分裂标准，可选值为"gini"或"entropy"，默认值为"gini"。
- max_depth：决策树最大深度，如果不指定则表示不限制深度。
- min_samples_split：决策树节点分裂所需最小样本数，默认值为2。
- min_samples_leaf：叶子节点所需最小样本数，默认值为1。
- max_features：在决策树节点分裂时考虑的最大特征数，默认值为"auto"，表示考虑所有特征；如果取整数值，则表示考虑的特征数。
- bootstrap：是否采用自助法采样训练数据集，默认值为True。
- oob_score：是否采用袋外样本评估模型性能，默认值为False。
- random_state：随机种子，用于控制随机性。
- n_jobs：并行计算的数量，如果取值为-1，则表示使用所有可用CPU核心数。

以上是一些常用的参数，还有一些其他参数，如class_weight、min_impurity_decrease等，具体含义可以参考sklearn官方文档。在实际应用中，我们可以根据具体问题来选择合适的参数，以达到更好的分类效果。

如何在Matlab中使用sklearn库构建随机森林模型，进行10折交叉验证，并计算影响因素

在Matlab中使用sklearn库可以方便地进行随机森林模型的构建和交叉验证，并使用feature_importances属性计算影响因素。具体步骤如下：

1. 准备数据集：将数据集拆分为训练集和测试集，其中训练集用于进行交叉验证，测试集用于评估模型的性能。

2. 构建随机森林模型：使用sklearn库中的RandomForestRegressor或RandomForestClassifier函数构建随机森林模型。其中，可以设置的参数包括树的数量、每棵树中随机选取的特征数量、叶节点最小样本数等。

3. 进行交叉验证：使用sklearn库中的KFold函数将训练集拆分为10份，进行10折交叉验证。在每一次交叉验证中，使用fit函数训练随机森林模型，并使用predict函数预测测试集的结果。

4. 计算影响因素：使用feature_importances属性可以计算每个特征对模型预测结果的影响程度。在进行交叉验证时，需要将每次训练得到的模型的影响因素加权平均，得到最终的影响因素。

5. 评估模型性能：使用测试集来评估模型的性能，可以计算出模型的准确率、精确率、召回率等指标。

下面是一个示例代码，用于演示如何在Matlab中使用sklearn库构建随机森林模型，并进行10折交叉验证，并计算影响因素：

% 准备数据集
load fisheriris
X = meas;
y = species;
rng(1); % 设置随机种子
cv = cvpartition(y,'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(cv.training,:);
ytrain = y(cv.training,:);
Xtest = X(cv.test,:);
ytest = y(cv.test,:);

% 构建随机森林模型
mdl = fitensemble(Xtrain,ytrain,'RandomForest',100,'Tree',...
    'Type','Classification','PredictorNames',{'SepalLength','SepalWidth','PetalLength','PetalWidth'});

% 进行交叉验证
k = 10; % 设置折数
cv = cvpartition(size(Xtrain,1),'KFold',k);
importance = zeros(size(Xtrain,2),1);
for i = 1:k
    Xtrain_cv = Xtrain(cv.training(i),:);
    ytrain_cv = ytrain(cv.training(i));
    Xtest_cv = Xtrain(cv.test(i),:);
    ytest_cv = ytrain(cv.test(i));
    mdl_cv = fitensemble(Xtrain_cv,ytrain_cv,'RandomForest',100,'Tree',...
        'Type','Classification','PredictorNames',{'SepalLength','SepalWidth','PetalLength','PetalWidth'});
    yfit_cv = predict(mdl_cv,Xtest_cv);
    importance = importance + mdl_cv.FeatureImportance/k;
end

% 计算影响因素
importance = mdl.FeatureImportance;

% 评估模型性能
yfit = predict(mdl,Xtest);
accuracy = sum(strcmp(ytest,yfit))/length(ytest);

在上述代码中，我们使用fitensemble函数构建随机森林模型，并设置树的数量为100，随机选取的特征数量为默认值，即sqrt(p)。然后使用KFold函数将训练集拆分为10份，进行10折交叉验证。在每一次交叉验证中，使用fit函数训练随机森林模型，并使用predict函数预测测试集的结果。最后使用FeatureImportance属性计算每个特征的重要性，将每次训练得到的模型的影响因素加权平均得到最终的影响因素。