随机森林算法回归默认参数
时间: 2023-10-27 12:49:29 浏览: 75
随机森林算法回归默认参数如下:
n_estimators=100:森林中树的数量为100
criterion="mse":衡量分割质量的标准为平均方差
max_depth=None:每棵决策树的最大深度不限
min_samples_split=2:分割内部节点所需的最小样本数为2
min_samples_leaf=1:在叶节点处所需的最小样本数为1
min_weight_fraction_leaf=0.0:在所有叶节点处的权重总和至少占总权重的0.0
max_features="auto":在每个节点处用于拆分的特征数量为自动选择
max_leaf_nodes=None:最大叶节点数不限
min_impurity_decrease=0.0:如果分割导致杂质的减少大于或等于此值,则将其拆分
bootstrap=True:每棵树都是从原始数据集的随机子集中构建的
oob_score=False:是否使用袋外样本来估计R²
n_jobs=None:用于拟合和预测的作业数,默认值为None,表示使用所有可用的CPU核心
random_state=None:控制伪随机数生成器的种子,用于重复结果
相关问题
随机森林回归算法代码
随机森林回归算法是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行回归预测。下面是一个简单的随机森林回归算法的代码示例:
```python
# 导入所需的库
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 准备数据集
# X为特征矩阵,y为目标变量
X, y = ...
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = rf.predict(X_test)
# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差(MSE):", mse)
```
以上代码使用了scikit-learn库中的RandomForestRegressor类来实现随机森林回归算法。首先,需要导入所需的库。然后,准备数据集,其中X为特征矩阵,y为目标变量。接着,使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。然后,创建RandomForestRegressor对象,并设置参数,如n_estimators表示决策树的数量。接下来,使用fit方法对模型进行训练。最后,使用predict方法在测试集上进行预测,并使用mean_squared_error函数计算均方误差来评估模型性能。
遗传算法优化随机森林回归模型参数的文字叙述
遗传算法是一种基于进化论的优化算法,常用于优化复杂的模型参数。在优化随机森林回归模型参数时,我们可以采用遗传算法的思想。具体而言,我们可以将随机森林回归模型的参数作为基因编码,构建一个个体。然后,我们可以通过交叉、变异等遗传操作对这些个体进行进化,以得到更好的个体。
在遗传算法优化随机森林回归模型参数时,我们需要先定义模型参数的搜索空间,例如每棵树的深度、每个节点最小划分样本数、每棵树的数量等等。然后,我们需要确定适应度函数,用于评估每个个体的优劣程度。在回归问题中,可以使用均方误差或平均绝对误差作为适应度函数。
接着,我们可以随机初始化一些个体,然后通过遗传操作对这些个体进行进化。在遗传操作中,可以采用交叉、变异等方式对个体进行变化,并根据适应度函数的评估结果选择出优秀的个体进行下一轮进化。
最终,遗传算法会收敛到一个或多个较优解。我们可以从中选择最优的个体,得到对随机森林回归模型参数的优化结果。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.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)