python 随机森林参数说明

最新推荐文章于 2025-10-08 15:08:09 发布
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本文介绍了Python中Sklearn库的RandomForestClassifier参数，包括n_estimators（树的数量）、criterion（分裂标准，如基尼不纯度或信息熵）、max_features（用于分割的最佳特征数量）、max_depth（树的最大深度）、min_samples_split和min_samples_leaf（拆分和叶子节点的最小样本数）、以及bootstrap（是否使用Bootstrap样本构建树）等关键参数。文章旨在帮助初学者理解随机森林的参数设置。

写在前面的话：本人刚刚学sklearn，很多参数也不是很懂，英语又比较low，只能求助google翻译，若有不对的地方，请大佬指出来。

Sklearn.ensemble.RandomForstClassifier 参数说明

Sklearn.ensemble.RandomForstClassifier(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,random_state=None, 

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