随机森林
随机森林是一个包括多决策树的分类器,其分类结果由单棵树输出类别的众数决定。
仅支持通过可视化方式,配置读取该组件参数,参数详情如下表所示:
- 可视化方式
页签 | 参数 | 参数名称 | 是否必选 | 参数描述 | 默认值 |
---|---|---|---|---|---|
数据源 | 表名 | inputTable | 是 | 数据表 | 无 |
默认参数 | 选择特征标签列 | labelColName | 是 | 输入表中选择标签列名类型。 | 无 |
模型参数 | 决策树数量 | n_estimators | 是 | 森林中决策树的数量。 | 100 |
模型参数 | 分裂节点所用的标准 | criterion | 是 | 分裂节点所用的标准包括gini, entropy。 | gini |
模型参数 | 树最大深度 | max_depth | 是 | 树的最大深度。如果为None,则将节点展开,直到所有叶子都是纯净的(只有一个类),或者直到所有叶子都包含少于min_samples_split个样本。 | None |
模型参数 | 特征数量 | max_features | 是 | 寻找最佳分割时要考虑的特征数量。包含sqrt,auto,log2,None。 | None |
模型参数 | 分类权重 | class_weight | 是 | 支持用字典的形式传入自定义。默认balanced。 | balanced |