实例介绍
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()
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