如何配置增强树模型
如何配置增强树模型
提问于 2017-07-12 12:40:09
我想配置一个增强的决策树，但不知道如何做，我知道每个参数的含义，但不知道我必须分配给它的最佳值。
- 以下是参数：
每棵树的最大叶数(：60,100,200,300 )
每个叶节点的最小样本数:我放置( 10,30 )
学习率：我把(0,1)
树数构造：我把(2000,5000,6000)
随机数种子：我把(4)
问题是如何知道你是把正确的值，还是你没有过适合的模型？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2017-08-30 10:34:29
如果您使用一个参数的多个值(例如，，您将每棵树的最大叶数作为60、100、200、300)，那么您必须考虑使用Tune Model Hyperparameters模块(不仅提高了决策树算法，而且提高了Azure Machine Learning中的所有算法)。
本模块为您重做机器学习实验。它将给出调优参数，然后显示其相应的度量/结果。
只需将您的列车模型模块替换为调优模型超级参数模块。
“调优”参数如下所示(我在调优模型超级参数模块上指定了5次运行/迭代)
在上面的示例屏幕截图中，如果您专注于获得样本回归模型的最高精度/确定系数，则可以使用显示在第四行上的参数。
希望你能在你的头上复制这个。:)
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/45057959
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