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、優點: 1.引入了兩個隨機(樣本隨機、特征隨機),所以不容易陷入過擬合。 2.由於樹的組合,可以處理非線性數據。 3.訓練結束后,模型可以給出feature的重要程度。 二、缺點 1.隨機森林的決策樹個數較多時,訓練時間和空間會較大。 2.在某些噪音較大的樣本集中,容易陷入過擬合 ...
一、cartographer安裝測試 基本配置:ubuntu 16.04 (x64),ROS Kinetic 1、按順序安裝ceres-solver 1.14.0、protobuf 3.5 ...
--num-executors 設置任務executor個數,默認值為4,一般調整此參數需要同時調整並行度(參考4)。任務設置executor個數的依據是業務期望任務運行時間,可以先設置一個較小值,通過調整此參數及並行度直到任務運行時間達到期望。 --executor-cores 設置 ...
Supervisor 參數調整 修改${STORM_HOME}conf/storm.yaml文件內容 supervisor變更參數 slots 配置: 若storm host僅僅執行supervisor(不包含nimbus)時,slots數目 ...
A. max_features: 隨機森林允許單個決策樹使用特征的最大數量。 Python為最大特征數提供了多個可選項。 下面是其中的幾個: Auto/None :簡單地選取所有特征,每顆樹都可以利用他們。這種情況下,每顆樹都沒有任何的限制。 sqrt :此選項是每顆子樹可以利用總特征數 ...
在scikit-learn中,RandomForest的分類類是RandomForestClassifier,回歸類是RandomForestRegressor,需要調參的參數包括兩部分,第一部分是Bagging框架的參數,第二部分是CART決策樹的參數。 sklearn官網地址 ...