extra trees regressor算法 ExtraTreesRegressor算法是一种基于决策树的回归算法,它在随机选择子集和特征的基础上,使用多个决策树来进行预测。与其他基于决策树的算法相比,Extra Trees Regressor算法在构建决策树时使用更多的随机性,以避免过拟合。该算法对于处理大型数据集和高维数据非常有效,并且通常比其他回归算法具有更...
Extra Trees Regressor算法的主要参数包括决策树数量、决策树的最大深度、特征数量、分裂点的标准方差等。调整这些参数或使用交叉验证方法可以进一步提高模型的性能。 总之,Extra Trees Regressor算法是一种有效的回归算法,它通过随机化决策树的构建和分裂、加权平均预测结果的方式来提高模型的鲁棒性和精度,适用于大数据集...