fastTrees：fastTrees

项目
05/23/2023

创建一个包含函数名称和参数的列表，以使用 rxEnsemble 训练 FastTree 模型。

用法

  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, ...)

参数

`numTrees`

指定要在系综中创建的决策树总数。通过创建更多决策树，你可能会获得更好的覆盖范围，但训练时间将会增加。默认值为 100。

`numLeaves`

可以在任何树中创建的最大叶（终端节点）数。较高的值可能会增加树的大小并提供较高的准确性，但存在过度拟合和需要更长训练时间的风险。默认值为 20。

`learningRate`

确定在学习过程的每一步中在梯度方向上所采取的步长大小。这决定了学习器在最佳解决方案上的收敛速度快慢。如果步幅太大，则可能会越过最优解。如果步长太小，训练需要较长的时间才能收敛到最佳解决方案。

`minSplit`

形成叶所需的最小训练实例数。即回归树的叶中允许的最小文档数（子采样数据中）。 “拆分”意味着对树（节点）的每个级别的特征进行随机划分。默认值为 10。即使对实例进行了加权，也只计算实例数。

`exampleFraction`

每棵树使用的随机选择实例的分数。默认值为 0.7。

`featureFraction`

每棵树使用的随机选择特征的分数。默认值为 1。

`splitFraction`

每个拆分使用的随机选择特征的分数。默认值为 1。

`numBins`

每个特征的最大不同值（箱）数。如果特征的值少于指示的数量，则每个值都放置在自己的箱中。如果有更多值，则算法会创建 numBins 个箱。

`firstUsePenalty`

该特征首先使用惩罚系数。这是一种正则化形式，在创建树时会因使用新特征而受到惩罚。增加此值以创建不使用许多特征的树。默认值为 0。

`gainConfLevel`

树拟合增益置信度要求（应在 [0,1) 范围内）。默认值为 0。

`unbalancedSets`

如果为 TRUE，则使用针对非均衡集优化的导数。仅当 type 等于 "binary" 时适用。默认值是 FALSE。

`trainThreads`

训练中使用的线程数。默认值为 8。

`randomSeed`

指定随机种子。默认值是 NULL。

`...`

其他参数。

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