fastTrees: fastTrees

Erstellt eine Liste mit dem Funktionsnamen und den Argumenten zum Trainieren eines FastTree-Modells mit rxEnsemble.

Verwendung

  fastTrees(numTrees = 100, numLeaves = 20, learningRate = 0.2,
    minSplit = 10, exampleFraction = 0.7, featureFraction = 1,
    splitFraction = 1, numBins = 255, firstUsePenalty = 0,
    gainConfLevel = 0, unbalancedSets = FALSE, trainThreads = 8,
    randomSeed = NULL, ...)
 

Argumente

numTrees

Gibt die Gesamtanzahl von Entscheidungsstrukturen an, die im Ensemble erstellt werden sollen. Mit einer höheren Anzahl von Entscheidungsstrukturen erzielen Sie u. U. eine bessere Abdeckung, allerdings verlängert sich dadurch auch die Trainingsdauer. Der Standardwert ist 100.

numLeaves

Die maximale Anzahl von Blättern (Endknoten) an, die in einem Baum erstellt werden können. Höhere Werte können zwar den Baum vergrößern und die Genauigkeit verbessern, bergen aber das Risiko einer Überanpassung und erfordern längere Trainingszeiten. Der Standardwert lautet 20.

learningRate

Bestimmt die Größe des Schritts in Richtung des Gradienten in jedem Schritt des Lernprozesses. Dieser Wert bestimmt, wie schnell oder langsam das Lernmodul zur optimalen Lösung konvergiert. Ist die Schrittgröße zu groß, wird die optimale Lösung u. U. verfehlt. Wenn die Schrittweite zu klein ist, dauert es länger, bis das Training zur besten Lösung konvergiert.

minSplit

Mindestanzahl von Trainingsinstanzen an, die für die Erstellung eines Blatts erforderlich sind. Das heißt, die minimale Anzahl von Dokumenten, die in einem Blatt eines Regressionsbaums aus den Daten mit untergeordneten Stichproben zulässig sind. Eine „Aufteilung“ bedeutet, dass Features auf jeder Ebene des Baums (Knotens) zufällig aufgeteilt werden. Der Standardwert ist 10. Nur die Anzahl der Instanzen wird gezählt, auch wenn Instanzen gewichtet sind.

exampleFraction

Der Anteil zufällig gewählter Instanzen, die für jeden Baum verwendet werden sollen. Der Standardwert ist 0,7.

featureFraction

Der Anteil zufällig gewählter Features, die für jeden Baum verwendet werden sollen. Der Standardwert ist 1.

splitFraction

Der Anteil zufällig gewählter Features, die für jede Aufteilung verwendet werden sollen. Der Standardwert ist 1.

numBins

Maximale Anzahl unterschiedlicher Werte (Bins) pro Feature. Wenn das Feature weniger Werte als die angegebene Anzahl hat, wird jeder Wert in einem eigenen Bin abgelegt. Wenn weitere Werte vorhanden sind, erstellt der Algorithmus numBins Bins.

firstUsePenalty

Das Feature verwendet zuerst den Strafkoeffizienten. Dabei handelt es sich um eine Form der Regularisierung, bei der die Verwendung eines neuen Features bei der Erstellung des Baums mit einem Strafterm versehen wird. Erhöhen Sie diesen Wert, um Bäume zu erstellen, die nicht viele Features verwenden. Der Standardwert ist 0.

gainConfLevel

Konfidenzanforderung für die Baumanpassung (muss im Bereich [0,1] liegen). Der Standardwert ist 0.

unbalancedSets

Falls TRUE, werden für unausgewogene Datasets optimierte Ableitungen verwendet. Gilt nur, wenn type gleich "binary" ist. Der Standardwert ist FALSE.

trainThreads

Die Anzahl der Threads zum Trainieren des Modells. Der Standardwert ist 8.

randomSeed

Gibt den zufälligen Ausgangswert an. Der Standardwert ist NULL.

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Zusätzliche Argumente.