Ayalyt的博客

原创 Intel Scikit-learn扩展使用以及优化效果展示

设置决策树的数目为5000，实际上并不需要这么多，当决策树数量到达一定值后，决策树数量的提升对分类效果的提升就会变得很有限（此前使用该模型时的决策树数目设置为50）。这个操作的主要目的是提供足够长的模型训练时间以供参考。本应用案例的母题来自2022年数维杯数学建模竞赛，题目提供了针对阿尔兹海默症的潜在或已患病人群的调查信息数据集，要求实现对患者患病程度的分类。本文尝试了Scikit-learn扩展的接口调用方法，并将该扩展应用在一个随机森林分类项目上，对比了使用前后的速度以及准确率表现。