随机森林_调参

1. grid search网格搜索

                       优点:效果较好,得到候选参数里的全局最优化结果

                       缺点:计算复杂

2. 随机网格搜索:防止网格搜索间隔过大而调过最优值

3. 基于贪心的坐标下降梯度搜索:固定其他参数,把某个参数取的最好,迭代一遍得到最终结果。

                       优点:计算量少

                       缺点:陷入局部最优解

                                                  

                                    

转载于:https://www.cnblogs.com/hapyygril/p/10024926.html

随机森林是一种集成学习算法,它由多个决策树组成,通过投票或平均的方式来进行预测。n_estimators是随机森林中决策树的数量,调参这个参数可以影响随机森林的性能和效果。 在调参n_estimators时,一般可以通过以下几个步骤来实现: 1. 设置一个较大的初始值:首先,可以设置一个较大的n_estimators值,例如100、200等。这样可以保证模型有足够的决策树进行学习。 2. 评估模型性能:使用交叉验证或其他评估指标来评估模型的性能。可以使用不同的n_estimators值训练多个模型,并比较它们的性能。 3. 逐步减少n_estimators:从初始值开始,逐步减少n_estimators的值,例如每次减少10或20。观察模型性能的变化,直到性能开始下降为止。 4. 寻找最佳值:根据性能评估结果,选择性能最好的n_estimators值作为最终的参数设置。 下面是一个使用Python中的sklearn库实现随机森林调参的示例代码: ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 创建随机森林分类器 rf = RandomForestClassifier() # 设置参数范围 param_grid = {'n_estimators': [100, 200, 300, 400, 500]} # 使用GridSearchCV进行参数搜索 grid_search = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数 print(grid_search.best_params_) ``` 在上述代码中,通过GridSearchCV进行网格搜索,设置了n_estimators的参数范围为100、200、300、400和500。通过fit方法进行训练和搜索,最后输出最佳的n_estimators参数值。
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