如何創建與R randomForest相同的sklearn隨機森林模型？

Question

在R I通常定義隨機森林如下（例子）：

rf <- randomForest(train[,features], 
        train$Y, 
        mtry=5, 
        ntree=15, 
        sampsize=50000, 
        do.trace=TRUE) 

現在我開始學習Python和我不知道如何設置的Python相同的調整參數相同的模型？我知道sklearn RandomForestClassifier，但它似乎是用一組非常不同的參數定義的。

Answer 1

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
#create the classifier and tune the parameters (more on the documentations) 
rf = RandomForestClassifier(n_estimators= 25, max_depth= None,max_features = 0.4,random_state= 11) 
#fit the data 
rf.fit(train, targets_train) 
#make the prediction on the unseen data 
prediction =rf.predict(test) 

看看這段代碼。