tgoop.com/smalldatascience/875
Last Update:
Комментарий к предыдущему посту...
В принципе, многое прозвучало в комментариях, но не все комментарии были корректны. Давайте для простоты возьмём случайный лес (RFC).
0) это, конечно, не параметры по умолчанию. По умолчанию в лесе 100 деревьев и min_samples_split=2, например.
-) то что min_samples_leaf=1 это нормально - читайте помощь (см. также ответ в комментариях к предыдыущему посту).
+) то что n_estimators=20 - это уже странно, обычно этот параметр даже и не перебирают ("чем больше, тем не хуже"). Хотя... в этой статье в выборке было 350 объектов (обучение) + 150 (тест), причём это же твиты, их можно сколько угодно насобирать... Но зато теперь верится, что при 20 деревьев качество уже вышло на максимум.
+) нет параметра max_features - это главный аргумент! Это, по сути, единственный параметр RFC, который нужно подобрать (причём значение по умолчанию редко бывает оптимальным). И раз уже перечислили всё, включая random_state, забыть самый важный параметр это сверхстранно.
https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#random-forest-parameters
Кстати, раз уж я тут открыл помощь... Представляете, в RF изменили значения по умолчанию для max_features, уже много лет во всех реализациях RF было sqrt(n) - для классификации и 0.3n - для регрессии. Теперь для регрессии просто n (т.е. просматриваются все признаки)!
BY Small Data Science for Russian Adventurers
Share with your friend now:
tgoop.com/smalldatascience/875