我使用随机森林回归来预测房子的价格。数据集中只有 3 个特征。最初，当我设置max_depth=2结果时，结果是高度偏颇的。性能提高了max_depth=8，但我的问题是我们如何设置max_depth大于功能总数。
将 max_depth 设置为大于随机森林中的特征数
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机器学习
随机森林
2022-03-24 01:37:38
2个回答
将随机森林（或更具体地说，任何树）的最大深度设置为高于特征数量是没有问题的。
例如，您可以有两个功能，Age并且Sex. 然后你可以进行一系列拆分，首先检查是否Age>18，如果是，检查是否Sex=M，如果是，检查是否Age>40。最终结果将是四个叶子/箱子，一个用于Age<=18，一个用于Age>18 & Sex=F，一个用于18<Age<=40 & Sex=M，一个用于Age>40 & Sex=M。
树的（决策树/ RF）节点仅根据信息增益或基尼杂质进行拆分。特征的数量不是参数（更准确地说，是超参数）。
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