随机森林分类

乳腺癌分类算法实例# === 2: 使用学习曲线，来看看某些参数的影响，可以更能让我们看到参数的影响趋势。可以让我们大致能锁定该参数最合适的取值范围。scores = []for i in range(1, 201, 10): rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i, random_state=100, n_jobs=-1) score = cross_val_score(rfc, breast_cancer.data, breast_cancer.target, cv=10, scoring='accuracy').mean() scores.append(score)print("最大的值是:{}, n_estimators的取值是{}.".format(max(scores), scores.index(max(scores)) * 10 1))plt.figure(figsize=[10, 5])plt.plot(range(1, 201, 10), scores)plt.title("n_estimators")plt.legend()plt.show()