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Qu'est-ce que Nodesize dans une forêt aléatoire ?
Qu'est-ce que Nodesize dans une forêt aléatoire ?

Vidéo: Qu'est-ce que Nodesize dans une forêt aléatoire ?

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Vidéo: Random Forest Algorithm Clearly Explained! 2024, Novembre
Anonim

Les taille de nœud Le paramètre spécifie le nombre minimum d'observations dans un nœud terminal. Le définir plus bas conduit à des arbres avec une profondeur plus grande, ce qui signifie que davantage de divisions sont effectuées jusqu'aux nœuds terminaux. Dans plusieurs progiciels standard, la valeur par défaut est 1 pour la classification et 5 pour la régression.

De plus, qu'est-ce que Ntree dans la forêt aléatoire ?

{ arbre } Nombre d'arbres à faire pousser. Dans le forêts aléatoires littérature, c'est ce qu'on appelle le arbre paramètre. Un plus grand nombre d'arbres produit des modèles plus stables et des estimations d'importance des covariables, mais nécessite plus de mémoire et un temps d'exécution plus long.

Deuxièmement, combien y a-t-il d'arbres dans une forêt aléatoire ? 64 - 128 arbres

Ici, que signifie MTRY dans la forêt aléatoire ?

essaie : Nombre de variables au hasard échantillonnés en tant que candidats à chaque division. ntree: nombre d'arbres à faire pousser.

Comment augmenter le classificateur d'une forêt aléatoire ?

Il existe trois approches générales pour améliorer un modèle d'apprentissage automatique existant:

  1. Utilisez davantage de données (de haute qualité) et d'ingénierie de fonctionnalités.
  2. Réglez les hyperparamètres de l'algorithme.
  3. Essayez différents algorithmes.

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