Co oznacza „rozmiar węzła” w Losowym lesie?


Odpowiedzi:


24

Drzewo decyzyjne działa przez rekurencyjną partycję zestawu treningowego. Każdy węzeł drzewa decyzyjnego jest skojarzony z zestawem n t punktów danych ze zbioru treningowego:tnt

n_t jest rozmiarem każdego węzła

Możesz znaleźć parametr nodesizew niektórych losowych pakietach lasów, np. R : To jest minimalny rozmiar węzła , w powyższym przykładzie minimalny rozmiar węzła wynosi 10. Ten parametr domyślnie określa głębokość twoich drzew.

nodesize z losowego pakietu lasu R.

Minimalny rozmiar węzłów końcowych. Zwiększenie tej liczby powoduje wzrost mniejszych drzew (a zatem zajmuje mniej czasu). Zauważ, że wartości domyślne są różne dla klasyfikacji (1) i regresji (5).

W innych pakietach znajduje się parametr depth, np. WEKA :

-depth z losowego pakietu leśnego WEKA

Maksymalna głębokość drzew, 0 dla nieograniczonej. (domyślnie 0)


1
Co to są „rekordy”? Masz na myśli punkty danych? Dlaczego każdy węzeł jest powiązany z zestawem rekordów? Rozumiem losowe lasy całkiem dobrze, ale nie wiem, co oznacza żargon.
— wolfsatthedoor

Tak, miałem na myśli punkt danych. Zazwyczaj punkty danych można nazywać rekordami, instancjami lub przykładami.
— Simone,

Czy istnieje reguła praktyczna minimalnego rozmiaru węzła, aby uniknąć nadmiernego dopasowania drzew? Wyobrażam sobie, że zależy to od wielkości danych szkoleniowych, więc może pewna część wielkości zbioru danych?
— Seanosapien

1
W losowych lasach drzewa są w pełni wyhodowane: wielkość węzła wynosi 1. Unika się przeuczenia, aby wyhodować wiele drzew. W drzewie decyzyjnym jest to trudniejsze. Drzewa nie są w pełni wyhodowane i trzeba wykonać przycinanie, aby uniknąć nadmiernego dopasowania.
— Simone,

1
Wygląda na to, że winnowing to rodzaj wyboru funkcji, który upraszcza drzewo i pozwala uniknąć nadmiernego dopasowania. Przycinanie pojedynczego drzewa jest zawsze korzystne. Zamiast tego wietrzenie może czasem zmniejszyć dokładność, ale upraszcza drzewo.
— Simone

2

Nie jest jasne, czy rozmiar węzła dotyczy próbkowania „w torbie” czy błędu „poza torbą”. Jeśli chodzi o próbkowanie „poza torbą”, jest nieco bardziej restrykcyjne.

Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.