第13章 集成学习和随机森林 学习笔记中 oob
目录
13-4 oob(Out-of-Bag)和关于Bagging的更多讨论
oob
n_jobs
bootstrap_features
Bagging的更多探讨
13-4 oob(Out-of-Bag)和关于Bagging的更多讨论
oob
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import BaggingClassifierbagging_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(),n_estimators=500, max_samples=100,bootstrap=True, oob_score=True)
bagging_clf.fit(X, y)
oob-score为true才能记录哪些在训练中用了,哪些没用
n_jobs
%%time
bagging_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(),n_estimators=500, max_samples=100,bootstrap=True, oob_score=True)
bagging_clf.fit(X, y)
bootstrap_features
random_subspaces_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(),n_estimators=500, max_samples=500,bootstrap=True, oob_score=True,max_features=1, bootstrap_features=True)
random_subspaces_clf.fit(X, y)
random_subspaces_clf.oob_score_
Bagging的更多探讨
行样本,列特征,行列都随机
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