隨機森林&特徵選擇

根據模型的生成過程,隨機森林可分爲Forest-RI、Forest-RC等不一樣類型。這裏對Forest-RI、Forest-RC進行簡單的介紹。 一、Forest-RI: 在節點分裂時,隨機的選擇F個特徵做爲候選分裂特徵,而後從這隨機選擇的F特徵中挑選出最佳分裂特徵。以此種方式生成決策樹,進而獲得隨機森林。可見F值對模型的性能是有影響的。[1]經過實驗討論了F值對模型效果的影響:Forest-R
相關文章
相關標籤/搜索