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绘制mtry和n_tree值以及精度

mtry和n_tree是随机森林算法中的两个重要参数。

  1. mtry：mtry是指在每次构建决策树时随机选择的特征数量。它控制了每个决策树的特征选择的随机性。一般情况下，mtry的取值范围是[1, 特征总数]。较小的mtry值会增加模型的随机性，可能导致过拟合，而较大的mtry值会减少模型的随机性，可能导致欠拟合。
  2. n_tree：n_tree是指随机森林中决策树的数量。它控制了模型的复杂度和泛化能力。较小的n_tree值会减少模型的复杂度，可能导致欠拟合，而较大的n_tree值会增加模型的复杂度，可能导致过拟合。

精度是评估模型性能的指标之一，用于衡量模型的预测准确率。在随机森林中，精度可以通过交叉验证或者独立测试数据集来计算。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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