Wird Random Forest überpassen?

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Video: Wird Random Forest überpassen?

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Video: Finding the Tallest Tree: Comparing Decision Tree, Random Forest, and Boosting Tree | Data Science 2024, März
Anonim

Überanpassung . Random Forests überpassen nicht. Die Testleistung von Random Forests nimmt nicht ab (aufgrund von Overfitting), wenn die Anzahl der Bäume zunimmt. Daher neigt die Leistung nach einer bestimmten Anzahl von Bäumen dazu, auf einem bestimmten Wert zu bleiben.

Was verursacht eine zufällige Waldüberanpassung?

Wir können deutlich sehen, dass das Random-Forest-Modell überangepasst ist, wenn der Parameterwert sehr niedrig ist (wenn der Parameterwert < 100 ist), aber die Modellleistung steigt schnell an und korrigiert sich das Problem der Überanpassung (100 < Parameterwert < 400).

Wie behebe ich Overfitting Random Forest?

1 Antwort

  1. n_estimators: Je mehr Bäume, desto unwahrscheinlicher ist eine Überanpassung des Algorithmus. …
  2. max_features: Sie sollten versuchen, diese Zahl zu reduzieren. …
  3. max_depth: Dieser Parameter reduziert die Komplexität der erlernten Modelle und senkt das Risiko einer Überanpassung.
  4. min_samples_leaf: Versuchen Sie, diese Werte größer als eins zu setzen.

Ist der Entscheidungsbaum immer überangepasst?

In Entscheidungsbäumen ist das Beschneiden ein Prozess, der angewendet wird, um die Tiefe (Größe) der Bäume zu kontrollieren oder zu begrenzen. Standardmäßig wurden Hyperparameter des Entscheidungsbaummodells erstellt, um den Baum in seiner vollen Tiefe wachsen zu lassen. Diese Bäume werden ausgewachsene Bäume genannt, die immer überangepasst sind.

Ist Random Forest besser als Entscheidungsbaum?

Aber der Random Forest wählt Features während des Trainingsprozesses zufällig aus. Daher hängt es nicht stark von bestimmten Merkmalen ab. … Daher kann der Random Forest die Daten besser verallgemeinern. Diese randomisierte Merkmalsauswahl macht Random Forest viel genauer als einen Entscheidungsbaum.

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