python randomforestregressor 参数
random python    随机森林回归器是一种基于决策树的机器学习模型，用于预测连续型变量。它由多个决策树组成，每个树使用不同的样本和特征子集进行训练，最后根据各个树的预测结果进行平均或加权平均得出最终的预测结果。
    在Python中，我们使用sklearn库的RandomForestRegressor类来构建随机森林回归器。它具有以下参数：
    1. n_estimators：指定用于构建随机森林的决策树数量，默认值为100。
    2. criterion：指定用于衡量决策树分裂质量的评价准则，可以是“mse”（均方误差）或“mae”（平均绝对误差），默认值为“mse”。
    3. max_depth：指定决策树的最大深度，如果为None，则表示不限制树的深度，默认值为None。
    4. min_samples_split：指定每个内部节点至少需要多少个样本才能进行分裂，默认值为2。
    5. min_samples_leaf：指定每个叶节点至少需要多少个样本，默认值为1。
    6. max_features：指定每个决策树在分裂节点时考虑的最大特征数量，默认值为“auto”。
    7. random_state：指定随机数种子，用于控制每次模型训练时的随机性。
    8. n_jobs：指定用于训练和预测的CPU核心数，默认值为1，如果为-1，则使用所有可用核心。
    通过调整这些参数，我们可以优化随机森林回归器的性能，并提高其预测准确率。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。