摘要: ##随机森林的学习曲线,设置分类器的数量为1-200,分别记录交叉验证的分数,绘制出来分类器数量变化对应的分数变化superpa=[]for i in range(200): rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=i+1,n_jobs=-1) rfc_s=c 阅读全文
posted @ 2021-05-23 22:19 oceaning 阅读(138) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ##导入包import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.dat 阅读全文
posted @ 2021-05-23 22:02 oceaning 阅读(1513) 评论(0) 推荐(0) 编辑