Mục lục:

Nodesize trong rừng ngẫu nhiên là gì?
Nodesize trong rừng ngẫu nhiên là gì?

Video: Nodesize trong rừng ngẫu nhiên là gì?

Video: Nodesize trong rừng ngẫu nhiên là gì?
Video: Machine learning | Cây quyết định - Decision Tree (P4): Bagging và Random Forest 2024, Tháng mười một
Anonim

Các kích thước nút tham số chỉ định số lượng quan sát tối thiểu trong một nút đầu cuối. Đặt nó thấp hơn dẫn đến cây có độ sâu lớn hơn, có nghĩa là sẽ thực hiện nhiều phép tách hơn cho đến các nút đầu cuối. Trong một số gói phần mềm tiêu chuẩn, giá trị mặc định là 1 cho phân loại và 5 cho hồi quy.

Hơn nữa, Ntree trong rừng ngẫu nhiên là gì?

{ ntree } Số cây cần trồng. bên trong rừng ngẫu nhiên văn học, đây được gọi là ntree tham số. Số lượng cây lớn hơn tạo ra các mô hình ổn định hơn và ước tính tầm quan trọng hiệp biến, nhưng yêu cầu nhiều bộ nhớ hơn và thời gian chạy lâu hơn.

Thứ hai, ngẫu nhiên có bao nhiêu cây trong một khu rừng? 64 - 128 cây

Ở đây, MTRY có nghĩa là gì trong rừng ngẫu nhiên?

mtry : Số lượng biến ngẫu nhiên được lấy mẫu như các ứng cử viên ở mỗi lần phân chia. ntree: Số cây cần trồng.

Làm thế nào để bạn tăng phân loại của một khu rừng ngẫu nhiên?

Có ba cách tiếp cận chung để cải thiện mô hình học máy hiện có:

  1. Sử dụng nhiều dữ liệu (chất lượng cao) và kỹ thuật tính năng.
  2. Điều chỉnh các siêu tham số của thuật toán.
  3. Thử các thuật toán khác nhau.

Đề xuất: