算法叁数汇总

最新推荐文章于 2025-05-26 22:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-26 22:00:00 发布 · 183 阅读

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#机器学习

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本文介绍了多种核心机器学习算法，包括逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost、SVM、PCA及K-means聚类等，详细阐述了各算法的参数设置，帮助读者理解并应用这些算法。

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一、逻辑回归
1、参数列表
class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=‘l2’,dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True,intercept_scaling=1, class_weight=None,random_state=None, solver=‘liblinear’, max_iter=100,multi_class=‘ovr’, verbose=0, warm_start=False, n_jobs=1)
在这里插入图片描述

2、属性列表

3、接口列表

二、决策树与随机森林
1、参数
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
(criterion=‘gini’,splitter=‘best’,max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state=None,max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None, class_weight=None, presort=False)

classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion=‘gini’,
max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=‘auto’,max_leaf_nodes=None,min_impurity_split=1e07,bootstrap=True,oob_score=False, n_jobs=1,random_state=None, verbose=0,warm_start=False, class_weight=None)
随机森林的首个参数为n_estimators,随机森林中树模型的数量，默认10，0.22版本中默认是100.
在这里插入图片描述