python的隨機森林模型調參
一、一般的模型調參原則 1、調參前提：模型調參其實是沒有定論，需要根據不同的數據集和不同的模型去調。但是有一些調參的思想是有規律可循的，首先我們可以知道，模型不准確只有兩種情況：一是過擬合，而是欠擬合。過擬合是指模型過於復雜，欠擬合是指模型過於簡單。 2、查找資料：調參時應該知道每一個參數 ...
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隨機森林 [ 41.71152007 -15.51877479 18.77435453 2.4613485 -5.25163664 11.98242971 -28.99147231 67.82781115 -46.47813223 ...
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本文是對100天搞定機器學習|Day33-34 隨機森林的補充 前文對隨機森林的概念、工作原理、使用方法做了簡單介紹，並提供了分類和回歸的實例。 本期我們重點講一下： 1、集成學習、Bagging和隨機森林概念及相互關系 2、隨機森林參數解釋及設置建議 3、隨機森林模型調參實戰 4、隨機森林模型 ...