1. 数据集
- 特征值
- 目标值
共569个样本,30维特征。
2.代码实现
2.1 未调参时的代码及结果
# 获取数据集
data = load_breast_cancer()
# 建模
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=90) # 交叉验证
rfc_score = cross_val_score(rfc, data.data, data.target, cv=10).mean()
rfc_score
结果:
2.2 调参
2.2.1 粗略调节n_estimators
# 粗略调参
score1 = []
for i in range(0,200,10):
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i+1
,n_jobs=-1
,random_state=90)
score = cross_val_score(rfc, data.data, data.target, cv=10).mean()
# 将20次交叉验证结果(每次取均值)存入score1
score1.append(score)
print(max(score1), (score1.index(max(score1)))*10+1)
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(1,201,10), score1)
plt.show()
结果:
2.2.2 上一步得到41左右score最优,缩小范围继续调参
# 细化范围,继续调参
score2 = []
for i in range(35,45):
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i
,n_jobs=-1,
random_state=90)
score = cross_val_score(rfc, data.data, data.target, cv=10).mean()
score2.append(score)
print(max(score2), ([*range(35, 45)][score2.index(max(score2))]))
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(35, 45), score2)
plt.show()
结果:
2.2.3 调max_depth(网格搜索)
# 调max_depth(网格搜索)
param_grid = {'max_depth':np.arange(1,20,1)}
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39
,random_state=90)
GS = GridSearchCV(rfc, param_grid=param_grid, cv=10)
GS.fit(data.data, data.target)
结果:
2.2.4 调max_features
param_grid = {'max_features':np.arange(5,30,1)}
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39,random_state=90)
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
结果:
综合2.2.3和2.2.4的结果,说明在调整完n_estimators为39之后,模型就已经达到最优状态了,无需继续调参了。
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