是否有与 H2o 的“stopping_rounds”类似的 SKLearn RFClassifier 参数？答案

【问题标题】：Is there a comparable SKLearn RFClassifier argument to H2o's 'stopping_rounds'?是否有与 H2o 的“stopping_rounds”类似的 SKLearn RFClassifier 参数？
【发布时间】：2020-02-06 03:46:49
【问题描述】：

我正在将使用 h20 和 r 的随机森林转换为使用 SciKit Learn 的随机森林分类器和 python 的随机森林。 H2o 的 randomForest 模型有一个参数“stopping_rounds”。有没有办法在 python 中使用 SKLearn 随机森林分类器模型来做到这一点？我已经查看了文档，所以恐怕我必须硬编码。

【问题讨论】：

标签： scikit-learn random-forest h2o

【解决方案1】：

不，我不相信 scikit-learn 算法有任何类型的自动提前停止机制（这就是 stopping_rounds 在 H2O 算法中所涉及的）。您将不得不手动计算出最佳的树数。

【讨论】：

【解决方案2】：

根据sklearn random forest classifier docs，提前停止由min_impurity_split（已弃用）和min_impurity_decrease 参数确定。它似乎没有与 H2O 相同的功能，但它可能正是您想要的。

【讨论】：