Tartalomjegyzék:

Mi az a Nodesize véletlenszerű erdőben?
Mi az a Nodesize véletlenszerű erdőben?

Videó: Mi az a Nodesize véletlenszerű erdőben?

Videó: Mi az a Nodesize véletlenszerű erdőben?
Videó: Random Forest Algorithm Clearly Explained! 2024, November
Anonim

Az csomópontok kialakítása paraméter határozza meg a megfigyelések minimális számát egy terminál csomópontban. Az alacsonyabbra állítás nagyobb mélységű fákhoz vezet, ami azt jelenti, hogy több felosztásra kerül sor a terminális csomópontokig. Számos szabványos szoftvercsomagban az alapértelmezett érték 1 az osztályozáshoz és 5 a regresszióhoz.

Továbbá, mi az Ntree a véletlenszerű erdőben?

{ ntfa } Növekvő fák száma. Ban,-ben véletlenszerű erdők irodalom, ezt a ntfa paraméter. Nagyobb számú fa stabilabb modelleket és kovariáns fontossági becsléseket hoz létre, de több memóriát és hosszabb futási időt igényel.

Másodszor, hány fa van egy véletlenszerű erdőben? 64 - 128 fa

Itt mit jelent az MTRY véletlenszerű erdőben?

mtry : Változók száma véletlenszerűen minden felosztásnál jelöltként vettek mintát. ntfa: Növekvő fák száma.

Hogyan lehet növelni egy véletlenszerű erdő osztályozóját?

Három általános megközelítés létezik egy meglévő gépi tanulási modell javítására:

  1. Használjon több (kiváló minőségű) adatot és szolgáltatástervezést.
  2. Hangolja be az algoritmus hiperparamétereit.
  3. Próbáljon ki különböző algoritmusokat.

Ajánlott: