gpt4 book ai didi

'caret' 中 'randomForest' : set different ntree parameter for the first forest 的递归特征消除

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 08:52:44 24 4
gpt4 key购买 nike

我目前正在尝试使用递归特征消除 (RFE) 来优化非常高维数据集 (p > 200k) 的随机森林分类器。 caret包有一个很好的实现来执行此操作(rfe()-函数)。然而,我也在考虑优化 RAM 和 CPU 使用率。这就是为什么我想知道是否有机会设置不同(更大)数量的树来训练第一个森林(不消除特征)并利用其重要性来构建其余的(使用 RFE)使用例如 500 棵树进行 10 或 5 倍交叉验证。我知道这个选项在 varSelRF 中可用..但是caret怎么样? ?我在手册中没有找到任何与此相关的内容。

最佳答案

你可以做到。 rfFuncs 列表有一个名为 fit 的对象,它定义模型的拟合方式。该函数的一个参数称为“first”,第一次拟合时为 TRUE(还有一个“last”参数)。您可以根据此设置ntree。

有关更多详细信息,请参阅功能选择插图。

最大

关于 'caret' 中 'randomForest' : set different ntree parameter for the first forest 的递归特征消除,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13330302/

24 4 0
Copyright 2021 - 2024 cfsdn All Rights Reserved 蜀ICP备2022000587号
广告合作:1813099741@qq.com 6ren.com