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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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