Spisu treści:

Co to jest Nodesize w losowym lesie?
Co to jest Nodesize w losowym lesie?

Wideo: Co to jest Nodesize w losowym lesie?

Wideo: Co to jest Nodesize w losowym lesie?
Wideo: Random Forest Algorithm Clearly Explained! 2024, Może
Anonim

ten rozmiar węzła parametr określa minimalną liczbę obserwacji w węźle końcowym. Ustawienie go niżej prowadzi do drzew o większej głębokości, co oznacza, że wykonuje się więcej podziałów aż do węzłów końcowych. W kilku standardowych pakietach oprogramowania wartość domyślna wynosi 1 dla klasyfikacji i 5 dla regresji.

Co więcej, czym jest Ntree w losowym lesie?

{ Ndrzewa } Liczba drzew do uprawy. w losowe lasy literatury, jest to określane jako Ndrzewa parametr. Większa liczba drzew daje bardziej stabilne modele i oszacowania ważności współzmiennych, ale wymaga więcej pamięci i dłuższego czasu działania.

Po drugie, ile drzew jest w losowym lesie? 64 - 128 drzew

W tym miejscu, co oznacza MTRY w losowym lesie?

mtry : Liczba zmiennych losowo próbkowane jako kandydaci w każdym podziale. ntree: Liczba drzew do uprawy.

Jak zwiększyć klasyfikator losowego lasu?

Istnieją trzy ogólne podejścia do ulepszania istniejącego modelu uczenia maszynowego:

  1. Wykorzystaj więcej (wysokiej jakości) danych i inżynierii funkcji.
  2. Dostosuj hiperparametry algorytmu.
  3. Wypróbuj różne algorytmy.

Zalecana: