Я хотел бы понять, как я могу получить прогнозируемое значение для каждого наблюдения в наборе данных путем перекрестной проверки в python RandomForestClassifier.
Я использую код, как показано ниже. Я хотел понять, есть ли более эффективный способ сделать это? В том числе настройка параметров для деревьев. Пожалуйста, дайте мне знать.
X=data.predictors[:150]
y=data.target[:150]
rfc = RandomForestClassifier()
y_pred = cross_val_predict(rfc, X, Y, cv=10)