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最佳答案
您可以使用 RandomForestClassifier 的warm start 参数来做到这一点。
这是一个您可以根据自己的特定需求进行调整的示例:
errors = []
growing_rf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, n_jobs=-1,
warm_start=True, random_state=1514)
for i in range(40):
growing_rf.fit(X_train, y_train)
growing_rf.n_estimators += 10
errors.append(log_loss(y_valid, growing_rf.predict_proba(X_valid)))
_ = plt.plot(errors, '-r')
这是我得到的:
关于Python - 随机森林 - 迭代添加树，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31808821/
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