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fastForest: fastForest

Cria uma lista que contém o nome da função e os argumentos para treinar um modelo FastForest com rxEnsemble.

Uso

  fastForest(numTrees = 100, numLeaves = 20, minSplit = 10,
    exampleFraction = 0.7, featureFraction = 0.7, splitFraction = 0.7,
    numBins = 255, firstUsePenalty = 0, gainConfLevel = 0,
    trainThreads = 8, randomSeed = NULL, ...)

Argumentos

numTrees

Especifica o número total de árvores de decisão a serem criadas no conjunto. Ao criar mais árvores de decisão, você pode potencialmente obter uma melhor cobertura, mas o tempo de treinamento aumenta. O valor padrão é 100.

numLeaves

O número máximo de folhas (nós de terminal) que podem ser criadas em qualquer árvore. Valores mais altos potencialmente aumentam o tamanho da árvore e obtêm melhor precisão, mas correm o risco de sobreajustá-lo e exigir tempos de treinamento mais longos. O valor padrão é 20.

minSplit

Número mínimo de instâncias de treinamento necessárias para formar uma folha. Ou seja, o número mínimo de documentos permitidos em uma folha de uma árvore de regressão, fora dos dados sub-amostrados. Uma 'divisão' significa que os recursos em cada nível da árvore (nó) são divididos aleatoriamente. O valor padrão é 10.

exampleFraction

A fração de instâncias escolhidas aleatoriamente a serem usadas para cada árvore. O valor padrão é 0,7.

featureFraction

A fração de recursos escolhidos aleatoriamente a serem usados para cada árvore. O valor padrão é 0,7.

splitFraction

A fração de recursos escolhidos aleatoriamente a serem usados em cada divisão. O valor padrão é 0,7.

numBins

Número máximo de valores distintos (compartimentos) por recurso. O valor padrão é 255.

firstUsePenalty

O recurso usa primeiro o coeficiente de penalidade. O valor padrão é 0.

gainConfLevel

Requisito de confiança de ganho de ajuste de árvore (deve estar no intervalo [0,1)). O valor padrão é 0.

trainThreads

O número de threads a serem usados no treinamento. Se NULL for especificado, o número de threads a serem usados será determinado internamente. O valor padrão é NULL.

randomSeed

Especifica a semente aleatória. O valor padrão é NULL.

...

Argumentos adicionais.

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