随机森林决策树数量的选择,随机森林预测模型

随机森林决策树数量的选择,随机森林预测模型

优点和缺点：分区选择决策树学习的关键是选择最佳分区属性并基于此属性创建下一个分支。 也就是说，我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一棵决策树。参数：Criterion：衡量分裂的质量。 支持的标准是用于杂质的"基尼"和用于信息增益的"熵"。 splitter：用于选择拆分每个节点的策略。 支持的策略是"最佳"（选择最佳分割）和"随机"（选择随机）

≥▽≤ 常用的值范围可以从10到100。 2）决策树的树：通常情况下，随着基分类器的增加，通常会随机收敛。通常使用scikit生成和实现决策树：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier和sklearn.tree.DecisionTreeRegressor分别构建分类。 和回归树。 CART模型CART模型由选择输入变量和

随机森林算法GEE(variableimportance,decisiontreenumberselection)functionNDVI(img){varnir=img.select("B8");varred=img.select("B4");varndvi=nir. minus(red).divide(nircriterion:默认为‘基尼’系数，也可以选择信息熵增益‘熵’max_深度：树的深度大小random_state：随机数种子方法：decision_path：返回决策树的路径

＋△＋ 一般来说，可以通过交叉验证来选择最合适的决策树数量。 在交叉验证过程中，您可以尝试不同数量的决策树，观察模型在验证集上的性能，并选择使模型性能最大化的决策树数量。 问题的最大特征数量限制：随机森林构造多棵决策树，每个决策树不一定使用全部特征（即自变量X），只能使用部分特征。该参数值设置使用特征数量的限制。一般情况下无需设置该参数，系统自动确定