The number of candidate features th

The number of candidate features that are selected for each iteration step is an additional tuning parameter, called mtry,
1 < mtry < M. There is a special case in random forests when mtry = M, that is bagging. One side-effect of choosing
mtry < M is also a less time affecting algorithm. A popular choice is to randomly select mtry = √M in classification and mtry = M/3 in regression as candidates for node splitting for data set of moderate size.

Kết quả (Việt) 1:

Số lượng các tính năng của ứng cử viên được lựa chọn cho mỗi bước lặp là một thông số điều chỉnh bổ sung, được gọi là mtry,1 < mtry < M. Đó là một đặc biệt trường hợp ngẫu nhiên rừng khi mtry = M, đó bagging. Một trong những-tác dụng phụ của việc lựa chọnmtry < M cũng là một thời gian ít hơn mà ảnh hưởng đến các thuật toán. Một lựa chọn phổ biến là để lựa chọn ngẫu nhiên mtry = √M trong phân loại và mtry = M/3 trong hồi qui như là ứng cử viên cho nút chia cho dữ liệu thiết lập kích thước vừa phải.

Kết quả (Việt) 2:

Số lượng các tính năng ứng cử viên được chọn cho mỗi bước lặp là một tham số điều chỉnh bổ sung, gọi mtry,
1 <mtry <M. Có một trường hợp đặc biệt trong các khu rừng ngẫu nhiên khi mtry = M, được đóng bao. Một tác dụng phụ của việc lựa chọn
mtry <M cũng là thời điểm ít ảnh hưởng đến thuật toán. Một sự lựa chọn phổ biến là để chọn ngẫu nhiên mtry = √M trong phân loại và mtry = M / 3 trong hồi quy là ứng cử viên cho tách nút cho dữ liệu thiết lập kích thước vừa phải.