H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战（python实现）

Ｈ2O中的随机森林算法介绍及其项目实战（python实现）

包的引入：from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator

H2ORandomForestEstimator 的常用方法和参数介绍：

(一)建模方法：

model ＝H2ORandomForestEstimator(ntrees=ｎ,max_depth =ｍ)

model.train(x=random_pv.names,y='Catrgory',training_frame=trainData)

通过trainData来构建随机森林模型，model.train中的trainData：训练集，ｘ：预测变量名称，ｙ：预测 响应变量的名称

(二)预测方法：

pre_tag=H2ORandomForestEstimator.predict(model ,test_data) 利用训练好的模型来对测试集进行预测，其中的model：训练好的模型， test_data：测试集。

(三)算法参数说明：

(1)ntrees：构建模型时要生成的树的棵树。

(2)max_depth ：每棵树的最大深度。