Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Создает список, содержащий имя и аргументы функции для обучения модели FastForest с помощью rxEnsemble.
Использование
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, ...)
Аргументы
numTrees
Указывает общее количество деревьев принятия решений для создания в ансамбле. Создавая больше деревьев принятия решений, вы можете получить лучшее покрытие, но время обучения увеличивается. Значение по умолчанию — 100.
numLeaves
Максимальное количество листьев (узлов терминала), которые можно создать в любом дереве. Более высокие значения потенциально увеличивают размер дерева и получают лучшую точность, но рискуют перенаправляться и требовать больше времени обучения. Значение по умолчанию — 20.
minSplit
Минимальное количество экземпляров обучения, необходимых для формирования конечной части. То есть минимальное количество документов, разрешенных в листе дерева регрессии, из вложенных данных. Разделение означает, что функции на каждом уровне дерева (узла) делятся случайным образом. Значение по умолчанию — 10.
exampleFraction
Доля случайных выбранных экземпляров, используемых для каждого дерева. Значение по умолчанию — 0,7.
featureFraction
Доля случайных выбранных признаков, используемых для каждого дерева. Значение по умолчанию — 0,7.
splitFraction
Доля случайных выбранных функций для каждого разделения. Значение по умолчанию — 0,7.
numBins
Максимальное количество отдельных значений (bins) для каждой функции. Значение по умолчанию — 255.
firstUsePenalty
Функция сначала использует коэффициент штрафа. Значение по умолчанию — 0.
gainConfLevel
Требование достоверности при установке дерева (должно находиться в диапазоне [0,1)). Значение по умолчанию — 0.
trainThreads
Количество потоков, используемых в обучении. Если NULL
задано, количество используемых потоков определяется внутренне. Значение по умолчанию — NULL
.
randomSeed
Указывает случайное начальное значение. Значение по умолчанию — NULL
.
...
Дополнительные аргументы.