ExtraTrees之ExtraTreesRegressor参数详解以及调参

已于 2023-10-08 15:16:33 修改
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分类专栏： 机器学习算法的Python实现 文章标签： 机器学习 数据挖掘
于 2023-10-07 20:57:49 首次发布
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本文详细介绍了ExtraTreesRegressor的参数，如n_estimators、criterion、max_depth等，并讨论了如何进行参数优化。通过波士顿房价数据集展示了ExtraTreesRegressor的应用，同时提到了使用网格搜索进行调参的方法。

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ExtraTrees之ExtraTreesRegressor参数详解以及调参

一、参数、属性及方法

官网：ExtraTreesRegressor官网
在这里插入图片描述

1、参数

n_estimators

整数，默认=100
森林中的树数量。

criterion

{“squared_error”，“absolute_error”}，默认=”squared_error”
测量分割质量的函数。支持的标准是均方误差的“squared_error”，它等于作为特征选择标准的方差减少，以及平均绝对误差的“absolute_error”。

max_depth

整数，默认=无
树的最大深度。如果没有

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