r隨機(jī)森林如何選擇有多少顆樹(shù)？隨機(jī)森林是一種集成分類器。分析了影響隨機(jī)林性能的參數(shù)。結(jié)果表明，隨機(jī)林中的樹(shù)數(shù)對(duì)隨機(jī)林的性能有重要影響。研究和總結(jié)了林木株數(shù)的確定方法和隨機(jī)森林經(jīng)營(yíng)指數(shù)的評(píng)價(jià)方法。以分類

r隨機(jī)森林如何選擇有多少顆樹(shù)？

隨機(jī)森林是一種集成分類器。分析了影響隨機(jī)林性能的參數(shù)。結(jié)果表明，隨機(jī)林中的樹(shù)數(shù)對(duì)隨機(jī)林的性能有重要影響。研究和總結(jié)了林木株數(shù)的確定方法和隨機(jī)森林經(jīng)營(yíng)指數(shù)的評(píng)價(jià)方法。以分類精度為評(píng)價(jià)方法，利用UCI數(shù)據(jù)集分析了隨機(jī)森林中決策樹(shù)數(shù)目與數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于大多數(shù)數(shù)據(jù)集，當(dāng)樹(shù)的數(shù)目為

~]時(shí)，它取決于數(shù)據(jù)大小和樣本大小，不同的樣本大小和特征數(shù)據(jù)大小適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來(lái)建立更好的預(yù)測(cè)模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學(xué)習(xí)算法，因?yàn)樗麄儷@得的用戶數(shù)據(jù)是數(shù)以億計(jì)的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法。

如果樣本數(shù)量較少，則更適合使用SVM、決策樹(shù)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果你有一個(gè)大的數(shù)據(jù)集，你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他深度學(xué)習(xí)算法。

以下是一個(gè)圖表，用于說(shuō)明根據(jù)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)集大小選擇的任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

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