Я точно не розумію, що розуміється під розміром вузла. Я знаю, що таке вузол рішення, але не той розмір вузла.
Я точно не розумію, що розуміється під розміром вузла. Я знаю, що таке вузол рішення, але не той розмір вузла.
Відповіді:
Дерево рішень працює за допомогою рекурсивного розбиття навчального набору. Кожен вузол дерева рішень асоціюється з набором n t точок даних з навчального набору:
Ви можете знайти параметр nodesize
у деяких пакетах випадкових лісів, наприклад, R : Це мінімальний розмір вузла , у прикладі вище мінімальний розмір вузла - 10. Цей параметр неявно задає глибину ваших дерев.
nodesize
від R випадкового лісового пакету
Мінімальний розмір кінцевих вузлів. Якщо збільшити цю кількість більше, це вирощує менші дерева (і, таким чином, займає менше часу). Зауважте, що значення за замовчуванням відрізняються для класифікації (1) та регресії (5).
В інших пакетах ви безпосередньо знаходите параметр depth
, наприклад WEKA :
-depth
від випадкового лісового пакету WEKA
Максимальна глибина дерев, 0 необмежена. (за замовчуванням 0)
Незрозуміло, чи розмір вузла знаходиться на вибірці "in-bag" або на помилці "out-of-bag". Якщо він є на вибірці "з-під сумки", він є дещо обмежуючим.