关于建设单位网站的方案,建设公司起名,湖南网络推广,wordpress+模版+推荐n_estimators:数值型取值 含义#xff1a;森林中决策树的个数#xff0c;默认是10 criterion:字符型取值 含义#xff1a;采用何种方法度量分裂质量#xff0c;信息熵或者基尼指数#xff0c;默认是基尼指数
max_features:取值为int型, float型, string类型…n_estimators:数值型取值 含义森林中决策树的个数默认是10 criterion:字符型取值 含义采用何种方法度量分裂质量信息熵或者基尼指数默认是基尼指数
max_features:取值为int型, float型, string类型, or None()默认auto 含义寻求最佳分割时的考虑的特征数量即特征数达到多大时进行分割。 int:max_features等于这个int值 float:max_features是一个百分比每(max_features * n_features)特征在每个分割出被考虑。 auto:max_features等于sqrt(n_features) sqrt:同等于auto时 log2:max_featureslog2(n_features) None:max_features n_features
max_depth:int型取值或者None默认为None 含义树的最大深度
min_samples_split:int型取值float型取值默认为2 含义分割内部节点所需的最少样本数量 int:如果是int值则就是这个int值 float:如果是float值则为min_samples_split * n_samples
min_samples_leaf:int取值float取值默认为1 含义叶子节点上包含的样本最小值 int:就是这个int值 float:min_samples_leaf * n_samples
min_weight_fraction_leaf : floatdefault0. 含义能成为叶子节点的条件是该节点对应的实例数和总样本数的比值至少大于这个min_weight_fraction_leaf值
max_leaf_nodes:int类型或者None(默认None) 含义最大叶子节点数以最好的优先方式生成树最好的节点被定义为杂质相对较少即纯度较高的叶子节点
min_impurity_split:float取值 含义树增长停止的阀值。一个节点将会分裂如果他的杂质度比这个阀值如果比这个值低就会成为一个叶子节点。
min_impurity_decrease:float取值默认0. 含义一个节点将会被分裂如果分裂之后杂质度的减少效果高于这个值。
bootstrap:boolean类型取值默认True 含义是否采用有放回式的抽样方式
oob_score:boolean类型取值默认False 含义是否使用袋外样本来估计该模型大概的准确率
n_jobs:int类型取值默认1 含义拟合和预测过程中并行运用的作业数量。如果为-1则作业数设置为处理器的core数。
class_weight:dict, list or dicts, balanced 含义如果没有给定这个值那么所有类别都应该是权重1 对于多分类问题可以按照分类结果y的可能取值的顺序给出一个list或者dict值用来指明各类的权重. balanced模式使用y值自动调整权重该模式类别权重与输入数据中的类别频率成反比即n_samples / (n_classes * np.bincount(y))分布为第n个类别对应的实例数。 balanced_subsample模式和balanced模式类似只是它计算使用的是有放回式的取样中取得样本数而不是总样本数
