随机森林的重要参数（分类器和回归器）_randomforestclassifier参数

作者：AllinToyou | 2024-05-07 06:06:59

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randomforestclassifier参数

一、随机森林的分类器 (RandomForestClassififier)

随机森林分类器的重要参数：criterion、 splitter、max_depth、min_samples_leaf &min_samples_split、max_features & min_impurity_decrease具体的使用可参考DecisionTreeClassifier重要参数、属性、接口（实现一棵树，随机性参数）这篇的使用。

n_estimators:森林中数木的数量，即基评估器的数量，这个参数的数量越大，模型的效果越好。

# 随机森林的重要属性之一：estimators_,查看森林中树的状况
例如：rfc.estimators_

random_state ：用来表示生成同一片森林。

bootstrap ： bootstrap 参数默认 True ，代表采用这种有放回的随机抽样技术。

oob_score ： 袋外数据 (out of bag data ，简写为 oob) 。 在使用随机森林时，我们可以不划分测试集和训练集，只需要用袋外数据来测试我们的模型即可。 oob_score_来查看我们的在袋外数据上测试的结果

如：


rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25,oob_score=True)
rfc = rfc.fit(wine.data,wine.target)
#重要属性oob_score_
rfc.oob_score_

重要属性：.estimators_ 和 .oob_score_

有四个常用接口：apply, fit, predict和score。

二、随机森林的回归器(RandomForestRegressor )

criterion

回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种：

1 ）输入 "mse" 使用均方误差 mean squared error(MSE)，被看作是一种损失。

2 ）输入 “friedman_mse” 使用费尔德曼均方误差

3 ）输入 "mae" 使用绝对平均误差 MAE （ mean absolute error ）

在回归树中， MSE 不只是我们的分枝质量衡量指标，也是我们最常用的衡 量回归树回归质量的指标.

回归树的接口 score 返回的是 R 平方，并不是 MSE 。

重要属性和接口: apply, fifit, predict 和 score

R平方的取值是负无穷到1，虽然均方误差永远为正，但是sklearn当中使用均方误差作为评判标准时，却是计算“负均方误差”。

没有 predict_proba 这个接口

三、注意事项：

在sklearn中sklearn.impute.SimpleImputer 来轻松地将均值，中值，或者其他最常用的数值填补到数据中。

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