如何删除关于 n_estimators 的未来警告将从 0.20 版本中的 10 更改为 0.22 中的 100？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何删除关于 n_estimators 的未来警告将从 0.20 版本中的 10 更改为 0.22 中的 100？

【英文标题】：How do I remove future warning regarding n_estimators will change from 10 in version 0.20 to 100 in 0.22?

【发布时间】：2020-01-18 15:33:37

【问题描述】：

运行其他功能良好的代码，我在 PyCharm 的控制台中不断收到以下消息（查看“控制台中的响应”：FutureWarning：n_estimators 的默认值将从 0.20 版本中的 10 更改为 0.22 中的 100。” 0.20 版中的 10 到 0.22 版中的 100。”，FutureWarning））。此外，该警告被多次列出。

到处看看，我知道删除它的一种方法是将 n_estimators 从 10 更改为 100，从而扩大“森林中的树木”。然而，几次尝试都失败了。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) <== added this line; not sure, if ok!
random_forest_classifier = RandomForestClassifier()
random_forest_classifier.fit(X_train, y_train)
y_pred_rfc = random_forest_classifier.predict(X_test)

import warnings
warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)
warnings.simplefilter(action='ignore', category=DeprecationWarning)
warnings.simplefilter(action='ignore', category=RuntimeWarning)

print("\nConfusion Matrix")
cm_random_forest_classifier = confusion_matrix(y_test,y_pred_rfc)
print(cm_random_forest_classifier, end="\n\n")

print("\nCalculating the accuracy from the confusion matrix for Random Forest")
numerator = cm_random_forest_classifier[0][0] + cm_random_forest_classifier[1][1]
denominator = sum(cm_random_forest_classifier[0]) + sum(cm_random_forest_classifier[1])
acc_rfc = (numerator/denominator) * 100
print("Accuracy of Random Forest: ", round(acc_rfc,2),"%")

cross_val_rfc = cross_val_score(estimator=RandomForestClassifier(), X=X_train, y=y_train, cv=10, n_jobs=-1)
print("Cross Validation Accuracy of Random Forest: ",round(cross_val_rfc.mean() * 100 , 2),"%")

控制台响应：

Confusion Matrix
[[1722   51]
 [ 166   48]]

Calculating the accuracy from the confusion matrix for Random Forest
Accuracy of Random Forest:  89.08 %
C:\Users\....\Programs\Python\Python37-64\lib\site-packages\sklearn\ensemble\forest.py:245: FutureWarning: The default value of n_estimators will change from 10 in version 0.20 to 100 in 0.22. "10 in version 0.20 to 100 in 0.22.", FutureWarning)
Cross Validation Accuracy of Random Forest:  89.71 %

【参考方案1】：

一般来说，这个警告不是什么大问题，警告在python中并不总是一个问题。

在这篇文章之后，有几个选项可以抑制所有警告（How to disable python warnings），这个抑制所有：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

【讨论】：

你这么说，但我不确定我是否同意。如果您注意到，我使用了几个忽略和警告禁用，但它们本身并不是消除我的问题的原因。在一天结束时，代码更新是......正如我所展示的......;o）

【参考方案2】：

我实际上解决了这个问题，并且这样做了，即将 n_estimators 参数放在 cross_val_rfc 行 - HEUREKA !!!：

cross_val_rfc = cross_val_score(estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=100), X=X_train, y=y_train, cv=10, n_jobs=-1)
print("Cross Validation Accuracy of Random Forest: ",round(cross_val_rfc.mean() * 100 , 2),"%")