原文地址: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/tuning-random-forest-model/ A month back, I part ...
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一、优点: 1.引入了两个随机(样本随机、特征随机),所以不容易陷入过拟合。 2.由于树的组合,可以处理非线性数据。 3.训练结束后,模型可以给出feature的重要程度。 二、缺点 1.随机森林的决策树个数较多时,训练时间和空间会较大。 2.在某些噪音较大的样本集中,容易陷入过拟合 ...
一、cartographer安装测试 基本配置:ubuntu 16.04 (x64),ROS Kinetic 1、按顺序安装ceres-solver 1.14.0、protobuf 3.5 ...
--num-executors 设置任务executor个数,默认值为4,一般调整此参数需要同时调整并行度(参考4)。任务设置executor个数的依据是业务期望任务运行时间,可以先设置一个较小值,通过调整此参数及并行度直到任务运行时间达到期望。 --executor-cores 设置 ...
Supervisor 参数调整 修改${STORM_HOME}conf/storm.yaml文件内容 supervisor变更参数 slots 配置: 若storm host仅仅执行supervisor(不包含nimbus)时,slots数目 ...
A. max_features: 随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量。 Python为最大特征数提供了多个可选项。 下面是其中的几个: Auto/None :简单地选取所有特征,每颗树都可以利用他们。这种情况下,每颗树都没有任何的限制。 sqrt :此选项是每颗子树可以利用总特征数 ...
在scikit-learn中,RandomForest的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor,需要调参的参数包括两部分,第一部分是Bagging框架的参数,第二部分是CART决策树的参数。 sklearn官网地址 ...