隨機森林模型不容易產生過擬合問題為什麼

2021-04-18 23:02:36 字數 1154 閱讀 8274

1樓:匿名使用者

下面是幾種bai合法的定義

char s3[3]=}; //這個代表有du一行char s3[3]=, }; //這個是兩zhi行char s3[3]=, , };//這個是三行dao看出區別了吧。

內 對於不定長陣列,必須容顯示的表現出它有幾行。不然編譯器就不知道該怎麼辦了,只好報錯。

隨機森林為什麼不容易產生過擬合

2樓:堅強不息奮鬥止

隨機森林 比adaboost 好 隨機森林的優點有: 1. 對於很多種資料,它可以產生高準確度的分類器。

2. 它可以處理大量的輸入變數。 3.

它可以在決定類別時,評估變數的重要性。 4. 在建造森林時,它可以在內部對於一般化後的誤差產生不偏差的估計。

...

2015-08-24 回答者: 皇族龍哥之父 1個回答 1

使用隨機森林法過程中遇到的問題 5

3樓:匿名使用者

隨機森林是一種復

整合分類器制,對影響隨機森林效能bai的引數進行du了分析,結果表明隨zhi機森林中樹的數量對隨機森dao林的效能影響至關重要。對樹的數量的確定方法以及隨機森林效能指標的評價方法進行了研究與總結。以分類精度為評價方法,利用uci資料集對隨機森林中決策樹的數量與資料集的關係進行了實驗分析,實驗結果表明對於多數資料集,當樹的數量為100時,就可以使分類精度達到要求。

將隨機森林和分類效能優越的支援向量機在精度方面進行了對比,實驗結果表明隨機森林的分類效能可以與支援向量機相媲美。

請教r做隨機森林結果的問題

求助,有關隨機森林randomforest的問題

4樓:等你等到心痛

第二個:設定17,使每次結果一樣,去掉響應變數species,用於做模型,最後畫出圖

隨機森林**中set.seed怎樣設定

5樓:上心城市

不瞭解什麼是隨機森林。感覺應該是一種演算法。如果做計算機視覺建議你用opencv,r語言主要用在統計分析、機器學習領域。

你找幾篇這方面的文獻看看別人跟你做類似課題時是用c++還是r。

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