随机森林算法需要调节哪些参数？

作为一个机器学习初学者，我发现自己对于随机森林算法的参数调整还不是很熟练。我想请问一下大家，在使用随机森林算法时需要调节哪些参数？比如说，我应该如何设置树的数量、最大深度、对特征子集的采样比例等等？如果有哪位大佬能够详细地讲解一下随机森林算法的参数调整，我将不胜感激！

提问时间：2023-06-19 04:38:39 编辑时间：2023-06-19 04:38:41 提问者： Golden_Gate
  • 飘落花瓣
    6

    随机森林算法需要调节的参数如下：

    1. n_estimators：随机森林中树的数量，一般选择一个足够大的值，通常100左右。

    2. max_depth：树的最大深度，过大会导致过拟合，过小会导致欠拟合，具体取值可以通过交叉验证得出。

    3. max_features：在决策树节点处进行分割时考虑的特征数量，可选值有auto，sqrt，log2，None等，其中auto表示特征数量为总特征数量的平方根，sqrt表示特征数量为总特征数量的自然对数等等，一般来说，选择sqrt比较好。

    4. min_samples_split：节点分裂的最小样本数量，当样本数量小于该值时，节点将不再分裂，一般设为2-10之间的值。

    5. min_samples_leaf：叶节点所需的最小样本数量，当样本数量小于该值时，节点将不再分裂，一般设为1-5之间的值。

    6. bootstrap：是否使用自助法进行有放回抽样，默认为True，一般不需要改变。

    希望这些对你有帮助！

    回答时间：2023-06-19 04:38:45
  • Galaxy_Gladiator
    7

    随机森林算法需要调节的参数有以下几个：

    1. n_estimators：随机森林中树的数量，一般来说数量越多性能越好，但是也容易过拟合。

    2. max_features：每个决策树在训练时从特征集中随机抽取的特征数目，一般推荐设置为总特征数的平方根。

    3. max_depth：每棵决策树的最大深度，一般来说深度越大，模型的复杂度越高，容易过拟合。

    4. min_samples_split：每个节点最小拆分的样本数，如果节点的样本数小于这个值，就不再分裂。

    5. min_samples_leaf：每个叶子节点最少拥有的样本数，如果小于这个值，节点会和兄弟节点一起被剪枝。

    6. bootstrap：控制是否进行有放回的自助抽样。如果设置为True，每个决策树的训练集都是从原始数据集随机抽样得到的；如果设置为False，每个决策树的训练集都是从原始数据集不重复抽样得到的。

    以上是随机森林常用的参数。在调整参数时，一般会使用网格搜索或随机搜索的方式来获取最优参数组合。

    回答时间：2023-06-19 04:38:45
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