随机森林常见超参数一般取值多少

随机森林的常见超参数包括树的数量、树的深度、每个节点选择特征的数量等等。这些超参数的最佳取值取决于数据集的特征和目标，并且往往需要通过交叉验证等方式进行调整。一般来说，树的数量可以设置为几百或者几千，树的深度可以设置为10到20，每个节点选择特征的数量可以设置为数据集特征数量的平方根。但是这只是一些常见的经验值，具体取值还需要根据实际情况进行调整。

相关问题

随机森林max_features的取值

随机森林中 max_features 的取值是一个重要的超参数，它控制了每个决策树在训练时考虑的特征数量。一般来说，如果特征数量比较多，可以适当降低 max_features 的取值，以避免过拟合。如果特征数量比较少，可以适当增加 max_features 的取值，以提高模型的准确性。具体的取值需要根据数据集的特点和实际情况来确定。

Matlab随机森林超参数

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。