本文整理汇总了Python中sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.n_estimators方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python RandomForestClassifier.n_estimators方法的具体用法？Python RandomForestClassifier.n_estimators怎么用？Python RandomForestClassifier.n_estimators使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.ensemble.RandomForestClassifier的用法示例。
在下文中一共展示了RandomForestClassifier.n_estimators方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: RandomForestClassifier
# 需要导入模块: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier [as 别名]
# 或者: from sklearn.ensemble.RandomForestClassifier import n_estimators [as 别名]
model = RandomForestClassifier(n_jobs=6)
if args.CV:
parameters = {'n_estimators': [150, 175, 200],
'oob_score': [True, False]}
from sklearn import grid_search
clf = grid_search.GridSearchCV(model, parameters,
cv=4, verbose=10,
n_jobs=1)
print 'Grid Search for the model'
clf.fit(X_trn, y_trn)
print clf.best_params_
model.n_estimators = clf.best_params_['n_estimators']
model.oob_score = clf.best_estimator_['oob_score']
else:
model.n_estimators = 600
model.oob_score = False
model.max_depth = 20
model.n_jobs = 20
from sklearn import cross_validation as cv
if args.SGD:
from SGDRank import SGDClassifier
model = SGDClassifier()