sklearn 随机森林(分类器、回归器)的重要参数、属性、方法理解

原创最新推荐文章于 2026-05-25 09:29:14 发布 2.5w 阅读 AI写同款

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sklearn——随机森林RandomForestClassifier的参数含义 n_estimators：森林中决策树的数量。默认100 criterion：分裂节点所用的标准，可选“gini”, “entropy”，默认“gini”。 max_depth：树的最大深度。如果为None，则将节点展开，直到所有叶子都是纯净的(只有一个类)，或者直到所有叶子都包含少于min_samples_split个样本。默认是None。 min_samples_split：拆分内部节点所需的最少样本数：如果为int，则将min_samples_split视为最小值。如果为float，则min_samp 阅读详情

AI摘要

本文深入解析随机森林分类器与回归器的重要参数，如n_estimators、criterion、max_depth等，探讨其对模型精度与泛化能力的影响，并提供推荐设置。

随机森林分类器

引入

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 全部参数
RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0, class_weight=None,
                       criterion='gini', max_depth=None, max_features='auto',
                       max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=100,
                       n_jobs=None, oob_score=False, random_state=None,
                       verbose=0, warm_start=False)

重要参数

1，n_estimators

数值型参数，默认值为100，此参数指定了弱分类器的个数。设置的值越大，精确度越好，但是当 n_estimators 大于特定值之后，带来的提升效果非常有限。

推荐的参数值为：[120, 300, 500, 800, 1200]

2，criterion

字符串类型，默认值为 ‘gini’。这个参数指定划分子树的评估标准：

‘entropy’，使用基于信息熵的方法，即计算信息增益
‘gini’，使用基尼系数（Gini Impurity）

**推荐设置为 ‘gini’，**因为（1）基尼系数的计算过程相对简单，而计算信息增益需要进行对数运算。（2）使用信息增益作为划分标准时，在使用高纬度数据或者噪声很多的数据时容易过拟合。

3，max_depth

数值型，默认值None。这是与剪枝相关的参数，设置为None时，树的节点会一直分裂，直到：（1）每个叶子都是“纯”的；（2）或者叶子中包含⼩于min_sanples_split个样本。

推荐从 max_depth = 3 尝试增加，观察是否应该继续加大深度。

合适的取值可以是 [3, 5, 8, 15, 25, 30, None]

如果max_leaf_nodes参数非None，则忽略此项

4，min_samples_leaf

数值型，默认值1，指定每个叶子结点包含的最少的样本数。参数的取值除了整数之外，还可以是浮点数，此时（min_samples_leaf * n_samples）向下取整后的整数是每个节点的最小样本数。
此参数设置的过小会导致过拟合，反之就会欠拟合。调整过程：

从min_samples_leaf=5开始上下调整。
对于类别不多的分类问题，设置为1通常是合理的选择。
当叶节点包含样本数量差异很大时，建议设置为浮点数。

推荐的取值可以是：[1, 2, 5, 10]

5，min_samples_split

数值型，默认值2，指定每个内部节点(非叶子节点)包含的最少的样本数。与min_samples_leaf这个参数类似，可以是整数也可以是浮点数。

推荐的取值是：[1, 2, 5, 10, 15, 100]

7，max_features

可以为整数、浮点、字符或者None，默认值为None。此参数用于限制分枝时考虑的特征个数，超过限制个数的特征都会被舍弃。

如果是整数，则每次切分只考虑max_features个特征。
如果是浮点数，每次切分只考虑max_features*n_features个特征(max_features指定百分⽐)。
如果是字符串‘auto’，则max_features等于n_features。
如果是字符串‘sqrt’，则max_features等于sqrt(n_features)。
如果是字符串‘log2’，则max_features等于log2(n_features)。
如果是字符串None，则max_features等于n_features。

推荐的取值为：[‘log2’, ‘sqrt’, None]

8，class_weight

可以是列表、字典、或者字符串’balanced’，还可以是默认值None。这个参数主要是用于样本不平衡数据集，当设置为None时，所有类别样本权重都为1。也可以利用列表或者字典手动设置各个类别样本的权重，将样本较少的类别赋予更大的权重。当设置为’balanced’时，会自动根据样本出现的频率计算权重，即 n_samples / (n_classes * np.bincount(y))
推荐的设置为：[None, ‘balanced’]

9，max_leaf_nodes

数值型参数，默认值为None，即不限制最大叶子节点数。这个参数通过限制树的最大叶子数量来防止过拟合，如果设置了一个正整数，则会在建立的最大叶节点内的树中选择最优的决策树。如果特征不多，可以设置为None，否则可以设置为小于 $2^{max\_depth }$ 的数值。

10，oob_score

bool类型参数，默认值为False，即是否采用袋外样本来评估模型的好坏。个人推荐设置为True，因为袋外分数反应了一个模型拟合后的泛化能力。

11，verbose

数值类型，默认值为0，表示不输出日志。如果为1，则每次迭代输出一次日志。如果大于1，则每间隔 verbose 此迭代输出一次日志。

重要属性

1，feature_importances_ ，给出了各个特征对模型的重要性。

2，oob_score_，训练数据使用的包外数据的得分。

重要方法

1，fit(X,y) : 训练模型。
2，predict(X) : 用模型预测，返回预测值。
3，predict_proba(X) : 返回一个数组，数组元素依次为各个样本属于各个类别的概率值。
4，score(X, y) : 返回在(X, y)上预测的准确率(accuracy)。

随机森林回归器

引入方式如下：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 所有参数
RandomForestRegressor(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0, criterion='mse',
                      max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
                      max_samples=None, min_impurity_decrease=0.0,
                      min_impurity_split=None, min_samples_leaf=1,
                      min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,
                      n_estimators=100, n_jobs=None, oob_score=False,
                      random_state=None, verbose=0, warm_start=False)