随机森林更改激活函数代码

好的，针对随机森林更改激活函数的问题，由于随机森林是一种集成学习方法，其本身并没有激活函数的概念。如果你是指使用随机森林进行分类或回归任务时，其中的决策树使用了某种激活函数，那么你需要更改的是决策树的代码，而不是随机森林本身的代码。

在sklearn库中，随机森林分类器和随机森林回归器的默认决策树是基于 CART 算法的，其使用的激活函数是基尼指数或熵。如果你想更改这个激活函数，需要自定义一个决策树模型，并将其作为参数传入到随机森林分类器或随机森林回归器中。

下面是一个使用信息增益作为激活函数的决策树模型的示例代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

class NewDecisionTree(DecisionTreeClassifier):
    def __init__(self, criterion='entropy', splitter='best',
                 max_depth=None, min_samples_split=2,
                 min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.,
                 max_features=None, random_state=None,
                 max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.,
                 min_impurity_split=None, class_weight=None,
                 presort=False):
        super().__init__(criterion=criterion, splitter=splitter, max_depth=max_depth, 
                         min_samples_split=min_samples_split, min_samples_leaf=min_samples_leaf, 
                         min_weight_fraction_leaf=min_weight_fraction_leaf, max_features=max_features, 
                         random_state=random_state, max_leaf_nodes=max_leaf_nodes, 
                         min_impurity_decrease=min_impurity_decrease, min_impurity_split=min_impurity_split, 
                         class_weight=class_weight, presort=presort)

    def fit(self, X, y, sample_weight=None, check_input=True,
            X_idx_sorted=None):
        self.criterion = 'entropy'  # 将原本的 criterion 改为信息增益
        return super().fit(X, y, sample_weight=sample_weight,
                           check_input=check_input, X_idx_sorted=X_idx_sorted)

然后，你可以使用这个自定义的决策树模型作为参数来构建随机森林分类器或随机森林回归器，例如：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='entropy', 
                             max_depth=None, min_samples_split=2, 
                             min_samples_leaf=1, max_features='auto', 
                             random_state=None, max_leaf_nodes=None, 
                             min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, 
                             bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, 
                             verbose=0, warm_start=False, class_weight=None)

clf.estimators_ = [NewDecisionTree() for _ in range(clf.n_estimators)]

这样就可以使用信息增益作为激活函数来构建随机森林分类器了。