隨機森林和決策樹調參
隨機森林
隨機森林的“隨機”體現在兩個部分：
- 使用boostrap隨機抽樣（通俗點說就是有放回的隨機抽樣），假設原先數據集有N個樣本，每次仍然抽出來N個樣本，進行M次抽樣，組成M個數據集（也就是抽M次，每次抽N個），每個單獨的數據集都用來訓練一顆單獨的決策樹T
- 選取特征進行分裂的時候,隨機選取 k 個特征(k是一個小於所有特征總數 P 的值),進行分裂
選取k值的時候,發明隨機森林的人推薦如下的取值:
- 回歸: k = √p
- 分類: k = p/3
決策樹
決策樹停止分裂的常用條件:
1.樹的深度到達指定最大值
2.損失函數已經到達指定的最小值
3.節點包含的樣本數量已經到達指定的最小值
- 回歸: 5個
- 分類: 1個
隨機森林和決策樹調參
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