Kommer slumpmässig skog att överanpassas?

Innehållsförteckning:

Kommer slumpmässig skog att överanpassas?
Kommer slumpmässig skog att överanpassas?

Video: Kommer slumpmässig skog att överanpassas?

Video: Kommer slumpmässig skog att överanpassas?
Video: Karl Friston: "Meta"-fri energiprincipen [DEL 1!] 2024, Mars
Anonim

Overfitting . Random Forests överanpassar inte. Testprestandan för Random Forests minskar inte (på grund av överutrustning) när antalet träd ökar. Så efter ett visst antal träd tenderar prestandan att stanna i ett visst värde.

Vad orsakar slumpmässig överanpassad skog?

Vi kan tydligt se att Random Forest-modellen är överanpassad när parametervärdet är mycket lågt (när parametervärdet < 100), men modellens prestanda stiger snabbt och korrigerar frågan om övermontering (100 < parametervärde < 400).

Hur fixar jag övermonterad slumpmässig skog?

1 svar

  1. n_estimators: Ju fler träd, desto mindre sannolikt är det att algoritmen överpassar. …
  2. max_features: Du bör försöka minska detta antal. …
  3. max_depth: Den här parametern kommer att minska komplexiteten hos de inlärda modellerna och minska risken för passning.
  4. min_samples_leaf: Försök att ställa in dessa värden större än ett.

Är beslutsträdet alltid överpassat?

I beslutsträd är beskärning en process som används för att kontrollera eller begränsa trädens djup (storlek). Som standard skapades hyperparametrar för beslutsträdsmodeller för att växa trädet till dess fulla djup. Dessa träd kallas fullvuxna träd som alltid är övermonterade.

Är slumpmässig skog bättre än beslutsträd?

Men den slumpmässiga skogen väljer funktioner slumpmässigt under träningsprocessen. Därför beror det inte mycket på någon specifik uppsättning funktioner. … Därför kan den slumpmässiga skogen generalisera över data på ett bättre sätt. Detta randomiserade funktionsval gör random skog mycket mer exakt än ett beslutsträd.

Rekommenderad: