2015-07-07 15 views
7

caret'daki "rf" (randomForest) yönteminin 500 numaralı varsayılan ağaç sayısını ayarladığına inanıyorum. Ne yazık ki, bu durum daha büyük veri kümeleri için denetimden çıkmanın zaman karmaşıklığına neden oluyor. Özel bir yöntem oluşturmadan ağaç sayısını azaltmanın hızlı bir yolu var mı? Rf için sadece ayarlanabilir parametrenin mtry olduğunu biliyorum.Rokete alınan varsayılan ntree = 500 parametresini, kareden nasıl azaltabilirsiniz?

Sadece açıklığa kavuşmak için: Ağaç sayısına göre ayarlamaya çalışmıyorum. Ben sadece daha düşük bir değere düzeltmek istiyorum, böylece rf'i makul bir süre içinde çalıştırabilirim.

cevap

11

Sen şöyle tren çağırdığınızda ntree parametresini belirtebilirsiniz:

rf <- train(X, y, method="rf", preProcess=c("center","scale"), ntree=100, trControl=fitControl) 
0

Bir öneri randomForest kitaplığını kullanmak olacaktır. Ben her zaman caret'da kullanmaktan daha basit olanı buldum ve ağaç sayısını ayarlamak için bir parametresi var.

+0

kabul etti, ancak birleşik arayüz yararlanır bir topluluk yöntem iş akışını inşa ettik ben şapka yöntemleri kullanmak çalışıyorum Bu caret sağlar. –

+0

Neden sadece kodu değiştiremezsiniz :) –

+1

Ah, yukarıda daha iyi öneriler görüyorum .... –

İlgili konular