机器学习-随机森林-调参的案例

最新推荐文章于 2025-06-13 08:26:54 发布
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分类专栏： sklearn机器学习-监督式学习 文章标签： 机器学习-随机森林-调参案例
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43213268/article/details/89283800
本文通过一个随机森林在乳腺癌数据集上的调参实例，详细介绍了如何调整模型参数，包括n_estimators、max_depth、max_features、min_samples_leaf和min_samples_split。调参过程结合学习曲线与网格搜索，旨在理解参数影响并优化模型准确率。

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一、随机森林-实例：随机森林在乳腺癌数据上的调参
1.1首先先了解一下调参的基本思想：
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二、下面开始正是调参实例
2.1.导入相关库

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_select
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通过上面的各种参数组合，带入到模型中，并采用均方差最小的原则选择最佳的模型参数，结果如下：最佳的树数量为300棵，最佳的树深度不受限制，最佳的分裂最小样本数为2，最佳的叶子节点最小样本数为1，最佳的特征选择方法是'sqrt'。通常我的解决办法是借助自动搜索法，即给定模型可用的参考参数值，模型通过参数值的各种排列组合，依次带入模型中，最终基于模型的某个评估标准（如准确率、均方差等）挑选出最佳的参数组合。模型结果的好坏需要定量的评估，针对分类问题，通常我使用的方法是。模型中给定的可供参考的参数值分别是。
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随机森林算法 由多个决策树构成的森林，算法分类结果由这些决策树投票得到，决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程，行方向上构建决策树时采用放回抽样（bootstraping）得到训练数据，列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集，并据此得到其最优切分点，这便是随机森林算法的基本原理。图 3 给出了随机森林算法分类原理，从图中可以看到，随机森林是一个组合模型，内部仍然是基于...
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http://blog.youkuaiyun.com/l281865263/article/details/50983745 转载于:https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/6202096.html
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在机器学习的实践中，随机森林案例算法的实现通常包括以下步骤：首先，确定需要构建的树的数量以及每棵树在分裂时考虑的特征数量；其次，对于每棵树，从训练集中有放回地随机选择N个样本，称为袋装样（bootstrap ...
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深入解析机器学习中的随机森林算法
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