RandomForestRegressor

Ансамбль деревьев решений для регрессии.

СигнатураRandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=None, random_state=None)

Усредняет предсказания множества деревьев, обученных на бутстрэп-выборках. Обычно точнее одиночного дерева и устойчивее к переобучению. Важности признаков доступны через feature_importances_.

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

model = RandomForestRegressor(n_estimators=200, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
print(model.feature_importances_)
← Все записи: scikit-learn
Поддержать проект