目錄二、randomforestregressor
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本文主要介紹隨機森林的兩個模型randomforestclassifier和randomforestregressor，這兩個模型調參包括兩部分，第一部分是bagging框架，第二部分是cart決策樹的引數。本文會詳解介紹randomforestclassifier模型，然後會對比著講解randomforestregressor模型。
接下來將會討論上述兩者的區別，由於是從官方文件翻譯而來，翻譯會略有偏頗，有興趣的也可以去scikit-learn官方文件檢視
randomforestclassfier模型主要解決分類問題，其他也沒啥好說的。
from sklearn.ensemble import randomforestclassifier
from sklearn.datasets import make_classification
x, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,
n_informative=2, n_redundant=0, random_state=0, shuffle=false)
clf = randomforestclassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)
clf.fit(x, y)
randomforestclassifier(bootstrap=true, class_weight=none, criterion='gini',
max_depth=2, max_features='auto', max_leaf_nodes=none,
min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=none,
min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=100, n_jobs=none,
oob_score=false, random_state=0, verbose=0, warm_start=false)
print(clf.feature_importances_)[0.14205973 0.76664038 0.0282433 0.06305659]print(clf.predict([[0, 0, 0, 0]]))[1]fit(x,y)：把資料放入模型中訓練模型。
get_params([deep])：返回模型的引數，可以用於pipeline中。
predict(x)：**樣本x的分類類別。
predict_log_proba(x)：返回樣本x在各個類別上對應的對數概率。
predict_proba(x)：返回樣本x在各個類別上對應的概率。
score(x,y)：基於報告決定係數\(r^2\)評估模型。
set_prams(params)：**建立模型引數。
randomforestregressor模型相比較randomforestclassifier模型解決回歸問題。
04 12 scikit learn庫之隨機森林
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