Matlab随机森林超参数
时间: 2023-06-27 13:03:51 浏览: 624
机器学习+随机森林用于分类matlab代码.zip
Matlab中的随机森林模型有许多可调节的超参数,下面是一些常见的超参数及其含义:
1. NumTrees:指定森林中树的数量。通常情况下,树的数量越多,模型的性能会越好,但是训练时间也会变长。
2. Method:选择用于构建决策树的算法。默认值为'分类树',可选值为'回归树'和'FineTree'。
3. MaxNumSplits:指定每个节点最大分裂次数。一般情况下,该值越大,模型的复杂度越高,但是过大的值可能会导致过拟合。
4. MinLeafSize:指定每个叶子节点的最小样本数。一般情况下,该值越小,模型的复杂度越高,但是过小的值可能会导致过拟合。
5. MinParentSize:指定每个非叶子节点的最小样本数。一般情况下,该值越小,模型的复杂度越高,但是过小的值可能会导致过拟合。
6. NumVariablesToSample:指定每个节点在分裂时随机选择的特征数量。一般情况下,该值越小,模型的复杂度越低,但是过小的值可能会导致欠拟合。
7. Prior:指定类别先验概率。默认情况下,该值为'empirical',表示使用训练数据中各个类别的频率作为先验概率。
8. Cost:指定分类错误时的代价矩阵。
9. SampleWithReplacement:指定是否使用有放回抽样。
10. Surrogate:指定是否使用代理分裂。
11. MergeLeaves:指定是否合并叶子节点。
这些超参数的最佳取值通常需要通过交叉验证等方法进行调整。
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