from sklearn import datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=10000,n_ feature s=20,n_informative=15,flip_y=.5, weights=[.2, .8]) import numpy a... 随机森林本质上是许多以不同方式过拟合的决策树的集合，我们可以对这些互不相同的树的结果取平均值来降低过拟合，这样既能减少过拟合又能保持树的预测能力。随机森林可用于回归或分类，通过sklearn.ensemble的RandomForestRegressor模块（回归）或RandomForestClassifier模块（分类）调用。 构造随机森林的步骤： ①确定用于构造的树的个数 ②对... n_estimators：森林中决策树的数量。默认100 criterion：分裂节点所用的标准，可选“gini”, “entropy”，默认“gini”。 max _depth：树的最大深度。如果为None，则将节点展开，直到所有叶子都是纯净的(只有一个类)，或者直到所有叶子都包含少于min_samples_split个样本。默认是None。 min_samples_split：拆分内部节点所需的最少样本数：如果为int，则将min_samples_split视为最小值。如果为float，则min_samp from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn. 本篇不是介绍RF的，关于RF网上有很多通俗易懂的解释 西瓜书与统计学习方法等很多教材中的解释也都足够 本篇仅针对如何使用sklearn中的RandomForestClassifier作记录 一、代码怎么写 class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, crite-rion=’gini’, max _dep spyder2.7启动 时 ，cmd窗口闪退，在cmd下运行 spyder命令，出现以下错误： class TreeBuilderForHtml5lib(html5lib.treebuilders._base.TreeBuilder): AttributeError: 'module' object has no attribute '_base' 解决办法: 要升级html5 不得不说，这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是错的，快到官方文档也有旧的没更新，前路坑太多。 到发文为止，已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多，但是笔者认为接下来Keras才是正道。 笔者先学的caffe，从使用来看，比caffe简单超级多，非常好用，特别是重新训练一个模型，但 随机森林分类器。  scikit-learn v0.19.1 随机森林是一个元估计器，它适合数据集的各个子样本上的多个决策树分类器，并使用平均值来提高预测精度和控制过度拟合。 子样本大小始终与原始输入样本大小相同，但如果bootstrap = True（默认值），则会使用替换来绘制样本。 先看这个类的参数： class sklearn.ensemble.RandomForestCla There are primarily 3 feature s which can be tuned to improve the predictive power of the model : 说明：随机森林有3个比较重要的参数，对结