Apakah hutan acak akan overfit?

Daftar Isi:

Apakah hutan acak akan overfit?
Apakah hutan acak akan overfit?

Video: Apakah hutan acak akan overfit?

Video: Apakah hutan acak akan overfit?
Video: Hari 10 - Underfitting, Overfitting dan Random Forest | 30 Hari ML Kaggle 2024, Maret
Anonim

Overfitting . Hutan Acak tidak berlebihan. Performa pengujian Random Forests tidak menurun (karena overfitting) seiring dengan bertambahnya jumlah pohon. Oleh karena itu setelah sejumlah pohon tertentu kinerjanya cenderung tetap pada nilai tertentu.

Apa yang menyebabkan overfit hutan acak?

Kita dapat dengan jelas melihat bahwa model Hutan Acak terlalu pas ketika nilai parameter sangat rendah (ketika nilai parameter < 100), tetapi kinerja model dengan cepat naik dan diperbaiki masalah overfitting (100 < nilai parameter < 400).

Bagaimana cara memperbaiki overfitting random forest?

1 Jawaban

  1. n_estimators: Semakin banyak pohon, semakin kecil kemungkinan algoritme untuk overfit. …
  2. max_features: Anda harus mencoba mengurangi jumlah ini. …
  3. max_depth: Parameter ini akan mengurangi kompleksitas model yang dipelajari, menurunkan risiko over fitting.
  4. min_samples_leaf: Coba atur nilai ini lebih besar dari satu.

Apakah pohon keputusan selalu overfit?

Dalam pohon keputusan, pemangkasan adalah proses yang diterapkan untuk mengontrol atau membatasi kedalaman (ukuran) pohon. Secara default, hyperparameter model pohon keputusan dibuat untuk menumbuhkan pohon ke kedalaman penuhnya. Pohon-pohon ini disebut pohon dewasa yang selalu overfitting.

Apakah hutan acak lebih baik daripada pohon keputusan?

Tapi hutan acak memilih fitur secara acak selama proses pelatihan. Oleh karena itu, ini tidak terlalu bergantung pada serangkaian fitur tertentu. … Oleh karena itu, hutan acak dapat menggeneralisasi data dengan cara yang lebih baik. Pemilihan fitur acak ini membuat hutan acak jauh lebih akurat daripada pohon keputusan.

Direkomendasikan: