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随机森林默认参数
随机森林
原理与Sklearn
参数
详解
答:
random_state: int, RandomState instance or None, optional (default=None), 控制树的生成模式。在DecisionTreeClassifier中random_state生成
随机
的一棵树,这里的
参数
控制的是随机生成一片
森林
模式。 用袋装法集成时,基分类器应当是相互独立的,是不同的。bootstrap: boolean, optional (default=True...
统计-可能是最丰富的
随机森林
攻略+代码放送
答:
number of tree :500 种树个数,
默认
500个 no. of variables tried at each split : 3 (即mtry)节点个数 OOB误差 :17.82% 这个很重要 cofusion matrix的意义 : 22个unhealthy被分入healthy中 32个healthy被分入unhealthy中 c) 更换mtry和number of trees的数量,使
随机森林
达...
随机森林参数
说明
答:
最主要的两个参数是n_estimators和max_features
。理论上是越大越好,但是计算时间也相应增长。所以,并不是取得越大就会越好,预测效果最好的将会出现在合理的树个数。每个决策树在随机选择的这max_features特征里找到某个“最佳”特征,使得模型在该特征的某个值上分裂之后得到的收益最大化。max_feature...
如何用python实现
随机森林
分类
答:
这里我给出我的理解和部分翻译:参数说明:
最主要的两个参数是n_estimators和max_features
。n_estimators:表示森林里树的个数。理论上是越大越好。但是伴随着就是计算时间的增长。但是并不是取得越大就会越好,预测效果最好的将会出现在合理的树个数。max_features:随机选择特征集合的子集合,并用来分...
简述数据挖掘中
随机森林
算法的原理、优缺点?
答:
简述数据挖掘中
随机森林
算法的原理,优点和主要
参数
随机森林是一个用随机方式建立的,包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。 随机森林是一种集成算法(EnsembleLearning),它属于Bagging类型,通过组合多个弱分类器,最终结果通过投票或取均值,使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能...
简述数据挖掘中
随机森林
算法的原理,优点和主要
参数
答:
随机森林
是一种集成算法(EnsembleLearning),它属于Bagging类型,通过组合多个弱分类器,最终结果通过投票或取均值,使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由LeoBreiman和AdeleCutler提出,并被注册成了商标。它的工作原理...
简述数据挖掘中
随机森林
算法的原理,优点和主要
参数
答:
优点是算法稳定,预测准确,而且可以处理缺失值,计算结果可解释性强。主要
参数
有决策树数目、特征选择策略、内部节点再划分最小样本数、叶子节点最小样本数等。拓展:
随机森林
算法可以用来进行分类和回归,并且可以用来做特征选择,从而达到减少特征维度的目的,节省计算时间和提高模型准确度。
10、决策树集成--
随机森林
答:
在没有调节任何参数的情况下,
随机森林
的精度为97%,比分类算法(逻辑回归、线性SVM)或单棵决策树都要好。随机森林的
默认参数
通常就可以给出很好的结果。输出 与单棵树相比,随机森林中有更多的特征的重要性不为0。它选择了“worst perimeter”(最大周长)作为信息量最大的特征,单棵决策树选的是“...
RandomForest
随机森林
算法
答:
一般不推荐改动
默认
值1e-7。 上面的决策树参数中最重要的包括最大特征数 max_features, 最大深度 max_depth, 内部节点再划分所需最小样本数 min_samples_split 和叶子节点最少样本数 min_samples_leaf。 参数调优 :
随机森林参数
的调优在数据分析和挖掘中也占有一定的地位,学会好的调优方法能够达到事半功倍的...
随机森林
答:
就像我之前提到的那样,
随机森林
的一个优点是它可以用于回归和分类任务,并且很容易查看模型的输入特征的相对重要性 。随机森林同时也被认为是一种非常方便且易于使用的算法,因为它是
默认
的超
参数
通常会产生一个很好的预测结果。超参数的数量也不是那么多,而且它们所代表的含义直观易懂。 机器学习中的一个重大问题是过...
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