怎么理解RandomForest中的max_features?

  统计/机器学习 监督式学习    浏览次数:557        分享
0

sklearn里的RandomForest有max_features这个参数,请问如何理解这个参数?是指每棵树的特征最大数吗?

 

烙神经   2019-05-05 01:46



   1个回答 
2

决策树每一次分裂,都需要找到某个“最佳”特征,使得模型在该特征的某个值上分裂之后得到的收益最大化。

如果不设置max features的话,那么每次分裂都会遍历每一个可行特征,并从中选择最佳的;如果设置这个参数为n,那么每次分裂前只会选择n个随机特征,并从其中选择最佳的。

这个特征有利于增加random forest中各个树之间的差异性,有助于降低整个random forest的variance。

SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

kym1990   2019-05-06 09:46



  相关主题

决策树怎么做增量学习或者online学习?   1回答

随机森林是如何计算测试样本的概率的?   1回答

Gradient tree boosting和random forest (随机森林) 有什么区别和联系   1回答

决策树可以做多元分类吗?   1回答

剪枝是什么意思   1回答

随机森林回归   1回答

随机森林如何调参?   3回答

Extra Tree算法   1回答

决策回归树   2回答

决策树的深度和数据特征个数的关系   1回答

python sklean中的决策树是用的哪一种决策树算法?   2回答

python里实现一个简单的决策树   1回答



回答问题时需要注意什么?

我们谢绝在回答前讲“生动”的故事。

我们谢绝“这么简单,你自己想”、“书上有的,你认真看”这类的回答;如果你认为对方的提问方式或者内容不妥,你可以直接忽略该问题,不用进行任何作答,甚至可以对该问题投反对票。

我们谢绝答非所问。

我们谢绝自己不会、硬要回答。

我们感激每一个用户在编写答案时的努力与付出!