随机森林优化 | 调整超参数: 随机森林有许多超参数,如决策树的数量、每棵树的最大深度、每个节点的最小样本数等。通过调整这些超参数,可以优化模型性能。可以尝试使用交叉验证来找到最佳的超参数组合。增加决策树数量: 增加随机森林中决策树的数量通常可以提高模型的准确率,但要注意防止过拟合。特征工程: 特征工程是...
1假设我们有一个数据集,在一个深度为6的决策树的帮助下,它可以使用100%的精确度被训练。现在考虑一下两点,并基于这两点选择正确的选项。注意:所有其他超参数是相同的,所有其他因子不受影响。1深度为4时将有高偏差和低方差2深度为4时将有低偏差和低方差 A. 只有1 B. 只有2 C. 1和2 D. 没有一个 ...
1假设我们有一个数据集, 在一个深度为 6 的决策树的帮助下, 它可以使用 1 00%的精确度被训练。现在考虑一下两点,并基于这两点选择正确的选项。 注意:所有其他超参数是相同的, 所有其他因子不受影响。 1 深度为 4 时将有高偏差和低方差2深度为4时将有低偏差和低方差 A. 只有1 B. 只有2 C. 1和2 ...