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我有关于调整随机森林分类器的基本问题。树的数量和树的深度有关系吗？树深度是否必须小于树的数量？
最佳答案
我同意 Tim 的观点，即树的数量和树的深度之间没有拇指比。通常，您需要尽可能多的树来改进您的模型。更多的树也意味着更多的计算成本，并且在一定数量的树之后，改进可以忽略不计。如下图所示，经过一段时间后，即使我们增加树的数量，错误率也没有显着改善。
树的深度意味着你想要的树的长度。较大的树可以帮助您传达更多信息，而较小的树会提供不太精确的信息。因此深度应该足够大，以将每个节点拆分为您想要的观察数量。
下面是 Iris 数据集的短树(叶节点 = 3)和长树(叶节点 = 6)的示例:与长树(叶节点 = 6)相比，短树(叶节点 = 3)提供的信息不太精确。
短树(叶节点=3):
长树(叶节点=6):
关于random-forest - 随机森林调整 - 树的深度和树的数量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34997134/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！