【Python机器学习】实验10 随机森林和集成学习
随机森林和集成学习import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split 1. 生成数据生成12000行的数据，训练集和测试集按照3:1划分#生成12000个，维度为10维，类别为2的数据 from sk...
③机器学习分类算法之随机森林（集成学习算法）
min_samples_split优化# min_samples_split优化 scorel = [] for i in range(2,20): RFC = RandomForestClassifier(max_depth=20,n_estimators=51,min_samples_leaf=1,min_samples_split=i, ...
②机器学习分类算法之随机森林（集成学习算法）
如何调参对于随机森林如何调参，这里给出一些好的建议，如果你是网格搜索，而且是那种毫无规则的网格搜索，那么模型跑个三天三夜也未必有结果，此外，你的机器可能没有这么好的配置，根本跑不动！在下图中，我们可以看到这些参数对Random Forest整体模型性能的影响：① 基于泛化误差与模型复杂度的关系来进行调参；② 根据对模型的影响程度，由大到小对参数排序，并确定哪些参数会使模型复杂度减小，哪些会增大；....
①机器学习分类算法之随机森林（集成学习算法）
什么是集成学习？定义：本身并不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，以达到获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。高端点的说叫“博彩众长”，庸俗的说叫“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。思路：在对新的实例进行分类的时候，把若干个单个分类器集成起来，通过对多个分类器的分类结果进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。如果把单个分类器比作一个决....
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