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。
- 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。
- 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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我必须在图形上绘制ntree和mtry超参数的值以及所有3个值的精确度，并找出这3个值的交叉值，以最终确定传递的范围内的最佳值。., data = heartdb, ntree =
t<-predict(rf_mod1
浏览 28提问于2019-05-13得票数 0
我试着通过网格搜索找到最好的mtry和ntree，但我首先遇到了一些问题，我试着像这样找到它们： train_control <- trainControl(method="cv", number=5)model_rf <- train" 因此，我必须使用两个步骤来查找它们： # find best mtry</e
浏览 112提问于2021-01-05得票数 0
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我只是想知道-对于树的数量ntree和每个级别mtry的变量数量来说，什么是一个好的值？有没有近似公式来找出这样的参数值？
浏览 14提问于2012-12-20得票数 41
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The Short
我试图使用tuneRF来为我的randomForest函数找到最优的mtry值，但是我发现答案是非常不稳定的，并且随着run的运行/不同的种子而改变。因此，所有的狗和猫都是动物，所有的鲑鱼和鳟鱼都是鱼。这两个变量比其他六个变量中的任何一个都要重要得多。因此，如果我经营3个森林，一个使用A，一个使用B，另一个使用A&B，最后一个似乎是最好的。我有两个数据集tRFx和tRFx2，第一个数据集包含7个特性，包括B，但不包括A，第二个数据集包含8个带有A和B
浏览 3提问于2015-12-02得票数 2
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用插入包和R绘制学习曲线
、、、
我使用插入符号R，它允许我绘制性能度量(AUC，准确性.)针对模型的超参数(mtry、lambda等)并自动选择最大值。为了简单起见，假设我的模型是一个随机森林，其中只有一个超参数'mtry‘
(红色曲线是测试集)
在y轴上，我放置了一个错误度量(错误分类示例的数量或类似的东西)；在x轴'mtry‘上，或者在训练集大小上。
浏览 7提问于2013-12-04得票数 9
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嵌套For循环并行与全局字典
、、、、
d_mtry={}pass; count = 0;= max(d_mtry.iteritems(), key=operator.itemgetter(1))[0]
f.write("\n" + "Iteration: " + str(count+1) + " Best M_Try: " + str(best_mtry)+
浏览 4提问于2017-12-06得票数 1
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调整参数之间的重采样结果：52 0.9820495 0.9773000 0.003680805 0.004649905
当我在训练数据上运行预测时，我获得了100%的准
浏览 2提问于2015-01-23得票数 2
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采用两个序列进行训练和预测，绘制最终的随机森林曲线。请看代码，这将是一个很大的帮助，如果你可以纠正代码，并告诉我如何绘制随机森林的结果data.frame(train, predict)library(
浏览 2提问于2015-01-03得票数 0
但是，当我运行下面的代码时，经过训练的模型给出了一些精确值，这些值与confusionMatrix()报告的值略有不同。所以我的问题是我应该使用多高的精确度？如何解释模型在控制台中直接给出的准确性？Resampling results across tuning parameters:
2 0.9948108 0.9843501The final value used for the model was mtry = 2.
浏览 31提问于2018-08-05得票数 2
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我将非常感谢您的反馈与我的射频模型的解释，以及如何一般地评估结果。对Y变量的函数形式进行了几次调整，以及数据分割的方式，得到了以下结果:我的ROC略有改善，但有趣的是，我的Sens & Spec与我最初的模型相比发生了很大的变化。--这一次，我将数据随机拆分，而不是按时间划分，并使用以下代码对几个mtry值进行了实验：set.seed(1992) #为复制目的设置种子1
用最大值法选择最优模型。模型的最终值为mtry
浏览 0提问于2019-12-05得票数 1
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我有一个包含499个观测和1412个变量的数据框架。我将数据帧分割成训练和测试集，用随机森林方法对卡莱特5倍交叉验证的训练集进行了尝试。我的问题是，随机森林方法的交叉验证是如何选择mtry值的？例如，如果您查看绘图，为什么过程不选择30作为mtry的状态值？
浏览 1提问于2018-01-02得票数 1
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例如：-我有一个模型，mtry是6，nodesize是3，另一个模型，mtry是10，nodesize是4，我需要做的是在测试数据上测试这两个模型的性能，并存储关键的模型度量，如混淆矩阵，灵敏度和特异性'=0,'FN'=0,'TP'=0,'accuracy'=0,'kappa'=0,'sensitivity'=0,'specificity'=0)
for (
浏览 3提问于2019-10-30得票数 0
然后返回的数据帧包含两个字段：%IncMSE和IncNodePurity。让我用一个例子来解释这个问题：rf<-randomForest(mpg~ .,data=mtcars,importance=T,mtry=3)varImpPlot(rf)
最大%IncMSE值为9.91
浏览 9提问于2014-06-12得票数 3
1回答
将BreastCancer数据集用作mlbench包中的可复制示例，以便使用metric = "Accuracy"和metric = "ROC"运行train()和sbf()。我们希望确保sbf()接受train()和rfe()函数应用的metric参数来优化模型。为此，我们计划使用train()函数和sbf()函数。method="repeatedcv", number=10,
repeats=1, classProbs = TRUE, summaryFun
浏览 2提问于2016-10-07得票数 1
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我正在训练CNN和DNN来对图像进行分类。我想绘制每一层权重的平均值，以及每个时期结束时的训练精度。callbacks = [print_weights])
print(avg_weight) 正如你在上面看到的，avg_weight是一个2d数组，它将在每个时期结束时存储0层权重的平均值，以及精度虽然我能够在每个时期结束时获得层0的权重的平均值，但我在回调中无法获得训练精度。有没有办法在Lambdacallback函数中获得训练精度值</
浏览 20提问于2020-10-16得票数 0
., tuneGrid = data.frame(mtry = c(32), min.node.size = 1, splitrule = "gini"), test_data <- my_data[fold,]
}[1] 0.743871 [1] 0.7380645
浏览 2提问于2018-03-08得票数 2
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据我所知，与单个决策树相比，随机森林有两个导致“随机性”的参数：2)为创建树而绘制的训练示例的数量。直观地说，如果我将这两个参数设置为它们的最大值，那么我应该避免“随机性”，因此每个创建的树都应该完全相同。因为所有的树都是完全相同的，所以不管森林中有多少树或不同的运行(即不同的种子值)，我都应该取得相同的结果。我使用R中的randomForest库测试了这个想法，我认为前面提到的两个参数分别对应于'mtry‘和'sa
浏览 2提问于2014-04-29得票数 0
2回答
我正在使用折线图绘制一些值，其中x轴有一组字符串，y轴有一个介于0和1之间的双精度值。除了第一个x值和y轴之间存在间隙之外，一切都正常工作
解决方案是设置x轴的最大值和最小值。但是，在这种情况下，我似乎不能这样做，因为值是字符串，而不是双精度/日期。
浏览 2提问于2014-06-19得票数 1
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以及一个由n个测试样本组成的测试集，用于所有这些分类器。由于对所有n个样本都计算了精确性和召回性，因此与分类器对应的点是有意义的。现在，有时人们谈论ROC曲线，我知道精度是由回忆或简单的精确性(回忆)来表示的。
我不明白这种可变性是从何而来的，因为您有固定数量的测试样本。您是否只是选择测试集的某些子集，并找到精确性和回忆性，以便绘制它们，从而绘制许多离散值(或插值行)？
浏览 2提问于2015-08-13得票数 3
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