如何用sklearn对随机森林调参

文章目录

Link:https://zhuanlan.zhihu.com/p/126288078
Author:陈罐头

一、概述

sklearn是目前python中十分流行的用来实现机器学习的第三方包,其中包含了多种常见算法如:决策树,逻辑回归、集成算法(如随机森林)等等。

本文将使用sklearn自带的乳腺癌数据集,建立随机森林,并基于**泛化误差(Genelization Error)**与模型复杂度的关系来对模型进行调参,从而使模型获得更高的得分。

泛化误差是机器学习中,用来衡量模型在未知数据上的准确率 的指标,其与模型复杂度的关系如下图所示:

当模型复杂度不足时,机器学习不足,会出现欠拟合现象,泛化误差变大;当复杂度逐渐提高到最佳模型复杂度时,泛化误差会达到最低点(即最高准确度);若复杂度仍在提高,泛化误差从最小值开始逐渐增大,出现过拟合现象。

因此,我们的目的,是通过不断调参来不断调整模型复杂度,尽可能地接近泛化误差最低点

参考链接

相关推荐
山楂树下懒猴子5 分钟前
ChatAI项目-ChatGPT-SDK组件工程
人工智能·chatgpt·junit·https·log4j·intellij-idea·mybatis
Learn Beyond Limits26 分钟前
The learning process of Decision Tree Model|决策树模型学习过程
人工智能·深度学习·神经网络·学习·决策树·机器学习·ai
AI360labs_atyun28 分钟前
2025世界智博会,揭幕AI触手可及的科幻生活
人工智能·ai·音视频·生活
luoganttcc31 分钟前
小鹏汽车 vla 算法最新进展和模型结构细节
人工智能·算法·汽车
算家计算34 分钟前
面壁智能开源多模态大模型——MiniCPM-V 4.5本地部署教程:8B参数开启多模态“高刷”时代!
人工智能·开源
居然JuRan35 分钟前
从零开始学大模型之大语言模型
人工智能
扑克中的黑桃A37 分钟前
AI 对话高效输入指令攻略(一):了解AI对话指令
人工智能
算家计算1 小时前
不止高刷!苹果发布会AI功能全面解析:实时翻译、健康监测重磅升级
人工智能·apple·资讯
m0_677034351 小时前
机器学习-异常检测
人工智能·深度学习·机器学习
张子夜 iiii1 小时前
实战项目-----在图片 hua.png 中,用红色画出花的外部轮廓,用绿色画出其简化轮廓(ε=周长×0.005),并在同一窗口显示
人工智能·pytorch·python·opencv·计算机视觉