多個模型整合成為的模型叫做整合評估器（ensemble estimator），組成整合評估器的每個模型都叫做基評估器（base estimator）。通常來說，有三類整合演算法：裝袋法（bagging），提公升法（boosting）和stacking
類類的功能
ensemble.adaboostclassifier
adaboost分類
ensemble.adaboostregressor
adaboost回歸
ensemble.baggingclassifier
裝袋分類器
ensemble.baggingregressor
裝袋回歸器
ensemble.extratreesclassifier
extra-trees分類（超樹，極端隨機樹）
ensemble.extratreesregressor
extra-trees回歸
ensemble.gradientboostingclassifier
梯度提公升分類
ensemble.gradientboostingregressor
梯度提公升回歸
ensemble.isolationforest
隔離森林
ensemble.randomforestclassifier
隨機森林分類
ensemble.randomforestregressor
隨機森林回歸
ensemble.randomtreesembedding
完全隨機樹的整合
ensemble.votingclassifier
用於不合適估算器的軟投票/多數規則分類器
class
sklearn
.ensemble.randomforestclassifier (n_estimators=』10』, criterion=』gini』, max_depth=
none
,min_samples_split=
2, min_samples_leaf=
1, min_weight_fraction_leaf=
0.0, max_features=』auto』,
max_leaf_nodes=
none
, min_impurity_decrease=
0.0, min_impurity_split=
none
, bootstrap=
true
, oob_score=
false
,n_jobs=
none
, random_state=
none
, verbose=
0, warm_start=
false
, class_weight=
none
)
引數含義
n_estimators
這是森林中樹木的數量，即基評估器的數量，n_estimators越大，模型的效果往往越好
criterion
不純度的衡量指標，有基尼係數和資訊熵兩種選擇
max_depth
樹的最大深度，超過最大深度的樹枝都會被剪掉
min_samples_leaf
乙個節點在分枝後的每個子節點都必須包含至少min_samples_leaf個訓練樣 本，否則分枝就不會發生
min_samples_split
乙個節點必須要包含至少min_samples_split個訓練樣本，這個節點才允許被分 枝，否則分枝就不會發生
max_features
限制分枝時考慮的特徵個數，超過限制個數的特徵都會被捨棄， 預設值為總特徵個數開平方取整
min_impurity_decrease
限制資訊增益的大小，資訊增益小於設定數值的分枝不會發生
機器學習 運用sklearn庫實現隨機森林分類
通過呼叫sklearn庫快速實現隨機森林 決策樹 極端隨機樹等分類演算法 方便大家學習以及自己以後使用 coding utf 8 created on mon sep 21 20 08 53 2020 author dell import math from sklearn.ensemble imp...
機器學習 隨機森林
opencv包含隨機森林 random forest 類，隨機森林可以通過收集很多樹的子節點對各個類別的投票，然後選擇獲得最多投票的類別作為判斷結果。通過計算 森林 的所有子節點上的值的平均值來解決回歸問題。隨機森林包含隨機選擇的一些決策樹。隨機森林建立時的基本子系統也是決策樹，在建立決策樹時會一直...
機器學習 隨機森林
以下內容均為個人理解，如有錯誤，歡迎指出 如何生成隨機森林基學習器的訓練資料集 隨機 的含義 bagging整合學習的評測方法 隨機森林的引數 以下內容摘自周志華老師的 機器學習 隨機森林是bagging的乙個擴充套件變體，它在以決策樹為基學習器構建的bagging整合的基礎上，進一步在決策樹的訓練...