主要问题:如何在python和scikit-learn中组合不同的随机森林？我目前正在使用R中的randomForest包来使用弹性映射减少生成随机森林对象。这是为了解决分类问题。由于我的输入数据太大，一台机器的内存无法容纳，我将数据采样成较小的数据集，并生成包含较小树集的随机森林对象。然后，我使用修改后的组合函数将不同的树组合在一起，以创建一个新的随机森林对象。这个随机森林对象包含特征重要性和最终的树集。这不包括树的oob错误或投票。虽然这在R中运行良好，但我想使用scikit-learn在Python中做同样的事情。我可以创建不同的随机森林对象，但我没有办法将它们组合在一起形成一个
我正在Python上做一些机器学习任务。我需要构建RandomForest，然后构建一个图表来显示训练和测试样本的质量如何取决于随机森林中的树数。是否需要每次用一定数量的树建立一个新的随机森林？或者我可以以某种方式迭代添加树(如果可能的话，你能给出代码示例如何做到这一点)吗？ 最佳答案 您可以使用RandomForestClassifier的warmstart参数来做到这一点。这是一个您可以根据自己的特定需求进行调整的示例:errors=[]growing_rf=RandomForestClassifier(n_estimators
我正在尝试使用GridSearchCV创建随机森林模型，但收到与param_grid有关的错误:“ValueError:估算器管道的参数max_features无效。使用estimator.get_params().keys检查可用参数列表()”。我正在对文档进行分类，所以我也将tf-idf向量化器推到管道中。这是代码:fromsklearnimportmetricsfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportclassification_report,f1_score,accurac
我在Python中使用RandomForestRegressor，我想创建一个图表来说明特征重要性的排名。这是我使用的代码:fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorMT=pd.read_csv("MT_reduced.csv")df=MT.reset_index(drop=False)columns2=df.columns.tolist()#Filterthecolumnstoremoveoneswedon'twant.columns2=[cforcincolumns2ifcnotin["Violent_crime_rate","C
前言上篇文章梳理了随机森林的各理论要点，本文首先详细解释了随机森林类的参数含义，并基于该类讲解了参数择优过程。随机森林类库包含了RandomForestClassifer类，回归类是RandomForestRegressor类。RF的变种ExtraTress也有ExtraTressClassifier类和ExtraTressRegressor类。由于这四个类的参数基本相同，只要完全理解其中一个类，其他三个类很快就能上手。本文只介绍RandomForestClassifer类。随机森林是基于bagging框架的决策树模型，因此随机森林的参数择优包括两部分：（1）RF框架的参数择优；（2）RF决策
前言上篇文章梳理了随机森林的各理论要点，本文首先详细解释了随机森林类的参数含义，并基于该类讲解了参数择优过程。随机森林类库包含了RandomForestClassifer类，回归类是RandomForestRegressor类。RF的变种ExtraTress也有ExtraTressClassifier类和ExtraTressRegressor类。由于这四个类的参数基本相同，只要完全理解其中一个类，其他三个类很快就能上手。本文只介绍RandomForestClassifer类。随机森林是基于bagging框架的决策树模型，因此随机森林的参数择优包括两部分：（1）RF框架的参数择优；（2）RF决策
随机森林（RandomForest）前言一、随机森林1.什么是随机森林2.随机森林的特点3.随机森林的生成二、随机森林的函数模型三、随机森林算法实现1.数据的读取2.数据的清洗和填充3.数据的划分4.代码的实现总结前言随机森林（RandomForest）是Bagging（一种并行式的集成学习方法）的一个拓展体，它的基学习器固定为决策树，多棵树也就组成了森林，而“随机”则在于选择划分属性的随机，随机森林在训练基学习器时，也采用有放回采样的方式添加样本扰动，同时它还引入了一种属性扰动，即在基决策树的训练过程中，在选择划分属性时，RandomForest先从候选属性集中随机挑选出一个包含K个属性的子
有没有人使用带有2.3.1APIMat而不是cvMat的随机森林的例子？基本上，我有一个MatrixMat数据，它由1000行和16x16x3个元素组成，一个MatrixMat响应一个1000x1矩阵，该矩阵包含每行所属的类。我想对此运行随机森林算法。 最佳答案 您已经获得了正确格式的数据；剩下的就是实例化一个CvRTrees对象并执行您的预测。可以找到随机树v2.3的文档here.您还需要查看CvStatModel::train()文档，实际上有CvRTree::train的大部分参数的描述。Tom在您应该使用的评论中引用了一个很
我正在尝试使用scikit-learn和随机森林分类器执行递归特征消除，并使用OOBROC作为对递归过程中创建的每个子集进行评分的方法。但是，当我尝试使用RFECV方法时，我收到一条错误消息AttributeError:'RandomForestClassifier'objecthasnoattribute'coef_'随机森林本身没有系数，但它们确实有根据基尼分数进行的排名。所以，我想知道如何解决这个问题。请注意，我想使用一种方法来明确告诉我在最佳分组中选择了我的pandasDataFrame中的哪些特征，因为我正在使用递归特征选择来尽量减少数据我将输入到最终的分类器中。下面是一些示
在R中，运行“随机森林”模型后，我可以使用save.image("***.RData")来存储模型。之后，我可以直接加载模型进行预测。你能在python中做类似的事情吗？我将模型和预测分成两个文件。在模型文件中:rf=RandomForestRegressor(n_estimators=250,max_features=9,compute_importances=True)fit=rf.fit(Predx,Predy)我尝试返回rf或fit，但仍然无法在预测文件中加载模型。你能使用sklearn随机森林包将模型和预测分开吗？ 最佳答案
