sklearn.ensemble.RandomForestClassifier随机森林rf参数详细解读

最新推荐文章于 2025-03-13 21:31:01 发布

飞奔的帅帅

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分类专栏： python基础文章标签：随机森林 RandomForestClassifier sklearn 参数解读

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ustbbsy/article/details/79541546

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本文详细解读了sklearn.ensemble.RandomForestClassifier的参数，包括n_estimators、max_features、max_depth、min_samples_split等，并介绍了如何使用GridSearchCV进行交叉验证。通过理解这些参数，可以更好地调整随机森林模型并提升预测性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

导入模块：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

主要参数：

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_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
bootstrap=True, 
oob_score=False,
 n_jobs=1, 
verbose=0, 
warm_start