寻找随机森林分类算法中最优的 max_features 参数

最新推荐文章于 2025-03-12 11:45:30 发布

cnn-jxx

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分类专栏：分类模型的sklearn实现文章标签：随机森林分类算法机器学习 sklearn

本文链接：https://blog.csdn.net/csdnjxx/article/details/137544559

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本文探讨了在使用RandomForestClassifier时，如何通过调整max_features（特征数量）、n_estimators（决策树数量）和min_samples_leaf（最小叶子节点数）来优化模型，以提高预测能力和防止过拟合。通过实验展示了这些参数对预测误差率的影响。

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在 RandomForestClassifier()函数的参数中，下列 3 个参数应该仔细调整寻找最优值，因为它们对模型的预测能力有很大影响。

增加 max_features 一般能提高每棵树的分类能力，因为在每个节点上有更多的特征可供选择。但同时也会使森林中任意两棵树的相关性增大，导致分类错误率增大，并且增加 max_features 还会降低算法的速度。因此，应当选择一个折中的max_features。

n_estimators 决定子树的数量，较多的子树可以让模型有更好的性能，但同时会让程序变慢。应该在计算能力允许的范围内选择尽可能高的值，这会使预测结果更好、更稳定。

min_samples_leaf：叶是决策树的末端节点，较小的叶子使模型更容易捕捉训练数据中的噪声。一般来说，应该偏向于将最小叶子节点数目的设置大于 50，以防止过拟合。也可以尽量尝试多种叶子大小种类，以找到最优的那一个。

# 导入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 数据分割模块

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