האם יער אקראי יתאים יתר על המידה?

תוכן עניינים:

האם יער אקראי יתאים יתר על המידה?
האם יער אקראי יתאים יתר על המידה?

וִידֵאוֹ: האם יער אקראי יתאים יתר על המידה?

וִידֵאוֹ: האם יער אקראי יתאים יתר על המידה?
וִידֵאוֹ: אנשים שהם אחד למליון (מטורף!!!)| טופטן 2024, מרץ
Anonim

Overfitting . יערות אקראיים אינם מתאימים יותר מדי. ביצועי הבדיקות של יערות אקראיים אינם יורדים (עקב התאמה יתר) ככל שמספר העצים גדל. מכאן שאחרי מספר מסוים של עצים, הביצועים נוטים להישאר בערך מסוים.

מה גורם להתקפות יתר אקראית של יער?

אנו יכולים לראות בבירור שדגם ה-Random Forest מתאים יותר מדי כאשר ערך הפרמטר נמוך מאוד (כאשר ערך הפרמטר < 100), אך ביצועי הדגם עולים במהירות ומתקנים סוגיית התאמת יתר (100 < ערך פרמטר < 400).

כיצד אוכל לתקן יער אקראי המתאים מדי?

1 תשובה

  1. n_estimators: ככל שיותר עצים, כך יקטן הסיכוי שהאלגוריתם יתאים יתר על המידה. …
  2. max_features: כדאי לנסות להפחית את המספר הזה. …
  3. max_depth: פרמטר זה יקטין את המורכבות של המודלים הנלמדים, ויפחית את סיכון ההתאמה.
  4. min_samples_leaf: נסה להגדיר את הערכים האלה יותר מאחד.

האם עץ ההחלטות תמיד מתאים יותר מדי?

בעצי החלטה, גיזום הוא תהליך אשר מיושם כדי לשלוט או להגביל את עומק (גודל) העצים. כברירת מחדל, היפרפרמטרים של מודל עץ ההחלטה נוצרו כדי לגדל את העץ לעומקו המלא. עצים אלו נקראים עצים שגדלו במלואם שתמיד מתאימים יותר מדי.

האם יער אקראי טוב יותר מעץ ההחלטות?

אבל היער האקראי בוחר תכונות באופן אקראי במהלך תהליך האימון. לכן, זה לא תלוי מאוד בסט ספציפי של תכונות. … לכן, היער האקראי יכול להכליל את הנתונים בצורה טובה יותר. בחירת תכונה אקראית זו הופכת את יער אקראי להרבה יותר מדויק מעץ החלטות.

מוּמלָץ: