隨機森林參數調整、隨機森林特徵、隨機森林特點在PTT/mobile01評價與討論，在ptt社群跟網路上大家這樣說

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本文将使用sklearn自带的乳腺癌数据集，建立随机森林，并基于… ... 可以看到，n_estimators是影响程度最大的参数，我们先对其进行调整：.

下面我来看看RF重要的Bagging框架的参数，由于RandomForestClassifier和RandomForestRegressor参数绝大部分相同，这里会将它们一起讲，不同点会指出。 1) ...

在不同的場景下，「分裂條件」（criterion）對模型的準確度的影響也不一樣，該參數需要在實際運行時靈活調整。調整「最大葉子節點數」（max_leaf_models ...

为了避免在RF中过拟合，应调整算法的超参数(hyper-parameters)，例如，叶子节点中的样本数。能处理高维度数据，并且不用做特征选择。训练完后，能够给出那些feature比较 ...

(OS: 實際操作，就是要不斷的試、試、試!) ，有哪些調整參數可以參考一下這裡、這裡。註: 關於過度配置，我寫了一篇更詳細解釋概念、解決方法: 「過度擬合，模型路上必經 ...

隨機森林參數調整，大家都在找解答。出乎我意料的事是，在调整机器学习算法参数之后，我能够达到前10%。 ... 随机森林的参数即可以增加模型的预测能力，又可以使训练 ...

選擇完模型後，接下來要進行「超參數調整」，但是其實對模型的提升有限。何謂超參數. LASSO、Ridge：α 的⼤小; 決策樹：樹的深度、節點最小樣本數; 隨機森林：樹的 ...

隨機森林（RandomForest,簡稱RF）是集成學習bagging的一種代表模型，隨機森林模型正如他表面意思，是由若干顆樹隨機組成一片森林，這裡的樹就是決策樹。