python随机森林库_随机森林库：R和Python中的不同结果

下面的代码用R和python训练一个随机森林模型。正如您所注意到的，R(1-0.27=0.73)中的精度要比Python中的(0.69)好。此外，特性在R和Python中的重要性是不同的。在

[EDIT]是否有任何方法可以在python中复制R结果，或者有些事情是无法控制的？两个库中的某些可调参数不同，因此很难进行匹配。

有没有其他人从pyton和R的随机森林中得到不同的结果？有什么区别？在

R代码：library(randomForest)

mydata=read.csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv")

mydata$admit=factor(mydata$admit)

rf = randomForest(admit~gre+gpa+rank, mydata, ntree=1000,

importance=TRUE, replace=TRUE)

print(rf)

print(rf$importance)

输出：

^{pr2}$

Python代码from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.metrics import confusion_matrix

mydata=pd.read_csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv")

train_data = mydata[ ["gre","gpa","rank"]]

train_label = mydata.admit

rfs = RandomForestClassifier(n_estimators=1000,oob_score=True,bootstrap=True)

rfs.fit(train_data,train_label)

print(rfs.oob_score_)

pred=np.round(rfs.oob_decision_function_[:,1])

real=train_label

confusion_matrix(real, pred)

rfs.feature_importances_

输出：RandomForestClassifier(bootstrap=True,

class_weight=None, criterion='gini',

max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,

min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,

min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,

min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=1000, n_jobs=1,

oob_score=True, random_state=None, verbose=0,

warm_start=False)

0.6925

>>> >>> >>> array([[229, 44],

[ 79, 48]])

array([ 0.34573918, 0.53783772, 0.11642309])

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