treebagger 怎么设置参数
时间: 2024-03-24 11:36:07 浏览: 6
treebagger是MATLAB中的一个函数,用于构建随机森林(ensemble of decision trees)模型。在使用treebagger函数时,可以通过输入不同的参数来控制模型的构建和训练。以下是一些常用的参数设置:
1. NumTrees:随机森林中的树的数量。
2. Method:使用的划分方法,可以选择'分类'(classification)或者'回归'(regression)。
3. MinLeafSize:每个叶子节点的最小观测值数量。
4. MaxNumSplits:每个节点最大的分裂次数。
5. SampleWithReplacement:是否使用有放回的抽样,默认为true。
6. PredictMethod:预测方法,可以选择'in'或者'OOB'(out-of-bag)。
例如,设置随机森林中树的数量为100,每个叶子节点最小观测值数量为10,可以使用以下代码:
```matlab
model = TreeBagger(100, X, Y, 'Method', 'classification', 'MinLeafSize', 10);
```
其中X和Y分别为训练数据的特征和标签。
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