random forest sklearn參數、Random forest Python、RandomForestRegressor在PTT/mobile01評價與討論，在ptt社群跟網路上大家這樣說
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下面我來看看RF重要的Bagging框架的參數，由於RandomForestClassifier和RandomForestRegressor參數絕大部分相同，這裏會將它們一起講，不同點會指出。
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多单个模型的参数训练，我们知道可以用cross validation（cv）来进行，但是特别消耗时间，而且对于随机森林这种情况也没有大的必要，所以就用这个数据对 ...
random forest sklearn參數在樹選手2號：random forest [python實例] - iT 邦幫忙 - iThome的討論與評價
在random forest的模型裡，重要的參數包括：. n_estimators：想種幾棵樹; max_features：要包括的參數數量，可以輸入數量或是“auto”, “sqrt”, “log2”.
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random forest sklearn參數在機器學習-演算法-隨機森林(random forest) | Taroballz StudyNotes的討論與評價
n_estimators: int，森林裡樹木的數量，預設為10，為超參數 · criterion: string，分類依據(分割特徵的測量方法)，預設為根據gini係數分類 · max_depth: int ...
random forest sklearn參數在scikit-learn随机森林调参小结- 刘建平Pinard - 博客园的討論與評價
在Bagging与随机森林算法原理小结中，我们对随机森林(Random Forest, ... 在scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结中我们对GBDT的框架参数做了介绍。
random forest sklearn參數在详解scikit-learn中随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)的 ...的討論與評價
1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解. 在sklearn.ensemble库中，我们可以找到Random Forest分类和回归的实现：RandomForestClassifier ...
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装袋法的典型代表就是随机森林（RandomForest）。 2、RandomForestClassifier重要参数：. n_estimators：integer, optional (default=100)，森林中基评估 ...
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如果 bootstrap=True (默认)，则使用 max_samples 参数控制子样本的大小，否则将使用整个数据 ... Breiman, “Random Forests”, Machine Learning, 45(1), 5-32, 2001.
random forest sklearn參數在Python機器學習實踐：隨機森林算法訓練及調參-附代碼- 每日頭條的討論與評價
但是一味地降低該參數也是不行的，因為分裂時可選特徵變少，模型的偏差會越來越大。在下圖中，我們可以看到這些參數對Random Forest整體模型性能的影響：.