sklearn 随机森林(分类器、回归器)的重要参数、属性、方法理解

数值型参数，默认值为100，此参数指定了弱分类器的个数。设置的值越大，精确度越好，但是当 n_estimators 大于特定值之后，带来的提升效果非常有限。

推荐的参数值为：[120, 300, 500, 800, 1200]

字符串类型，默认值为 ‘gini’。这个参数指定划分子树的评估标准：

**推荐设置为 ‘gini’，**因为（1）基尼系数的计算过程相对简单，而计算信息增益需要进行对数运算。（2）使用信息增益作为划分标准时，在使用高纬度数据或者噪声很多的数据时容易过拟合。

数值型，默认值None。这是与剪枝相关的参数，设置为None时，树的节点会一直分裂，直到：（1）每个叶子都是“纯”的；（2）或者叶子中包含⼩于min_sanples_split个样本。

推荐从 max_depth = 3 尝试增加，观察是否应该继续加大深度。

合适的取值可以是 [3, 5, 8, 15, 25, 30, None]

如果max_leaf_nodes参数非None，则忽略此项

数值型，默认值1，指定每个叶子结点包含的最少的样本数。参数的取值除了整数之外，还可以是浮点数，此时（min_samples_leaf * n_samples）向下取整后的整数是每个节点的最小样本数。 此参数设置的过小会导致过拟合，反之就会欠拟合。调整过程：

推荐的取值可以是：[1, 2, 5, 10]

数值型，默认值2，指定每个内部节点(非叶子节点)包含的最少的样本数。与min_samples_leaf这个参数类似，可以是整数也可以是浮点数。

推荐的取值是：[1, 2, 5, 10, 15, 100]

可以为整数、浮点、字符或者None，默认值为None。此参数用于限制分枝时考虑的特征个数，超过限制个数的特征都会被舍弃。

推荐的取值为：[‘log2’, ‘sqrt’, None]

可以是列表、字典、或者字符串’balanced’，还可以是默认值None。这个参数主要是用于样本不平衡数据集，当设置为None时，所有类别样本权重都为1。也可以利用列表或者字典手动设置各个类别样本的权重，将样本较少的类别赋予更大的权重。当设置为’balanced’时，会自动根据样本出现的频率计算权重，即 n_samples / (n_classes * np.bincount(y)) 推荐的设置为：[None, ‘balanced’]

数值型参数，默认值为None，即不限制最大叶子节点数。这个参数通过限制树的最大叶子数量来防止过拟合，如果设置了一个正整数，则会在建立的最大叶节点内的树中选择最优的决策树。如果特征不多，可以设置为None，否则可以设置为小于 2 m a x _ d e p t h 2^{max\_depth } 2max_depth 的数值。

bool类型参数，默认值为False，即是否采用袋外样本来评估模型的好坏。个人推荐设置为True，因为袋外分数反应了一个模型拟合后的泛化能力。

数值类型，默认值为0，表示不输出日志。如果为1，则每次迭代输出一次日志。如果大于1，则每间隔 verbose 此迭代输出一次日志。

1，feature_importances_ ，给出了各个特征对模型的重要性。

2，oob_score_，训练数据使用的包外数据的得分。

1，fit(X,y) : 训练模型。 2，predict(X) : 用模型预测，返回预测值。 3，predict_proba(X) : 返回一个数组，数组元素依次为各个样本属于各个类别的概率值。 4，score(X, y) : 返回在(X, y)上预测的准确率(accuracy)。

引入方式如下：

其中，参数criterion 是字符串类型，默认值为 ‘mse’，是衡量回归效果的指标。可选的还有‘mae’ 。

除了criterion这个参数之外，其他参数、属性、方法的含义与用法与上文提到的随机森林分类器的参数基本一致。

参考文章：

sklearn.ensemble.RandomForestClassifier

sklearn.ensemble.RandomForestRegressor

SKlearn中分类决策树的重要参数详解