随机森林调参参考顺序
在调参的时候，可以参考这个顺序 ...
原文：python的随机森林模型调参
一 一般的模型调参原则 调参前提：模型调参其实是没有定论，需要根据不同的数据集和不同的模型去调。但是有一些调参的思想是有规律可循的，首先我们可以知道，模型不准确只有两种情况：一是过拟合，而是欠拟合。过拟合是指模型过于复杂，欠拟合是指模型过于简单。 查找资料：调参时应该知道每一个参数的默认值是多少，其增大或者减小会使模型更加复杂还是更加简单。 调参可以使用两种方法： 学习曲线 网格搜索 学习曲线只能 ...
2018-11-18 21:59 0 3566 推荐指数：
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