ବିଷୟ ଉପରେ ପ୍ରଶ୍ନର ଉତ୍ତର |
ଅନିୟମିତ ଜଙ୍ଗଲ ଅଧିକ ହେବ କି?
ଅନିୟମିତ ଜଙ୍ଗଲ ଅଧିକ ହେବ କି?
Anonim

ଓଭରଫିଟିଂ ।ଅନିୟମିତ ଜଙ୍ଗଲକୁ ଅଧିକ ଫିଟ୍ କରେ ନାହିଁ | ଗଛ ସଂଖ୍ୟା ବ as ୁଥିବାରୁ ରାଣ୍ଡମ ଜଙ୍ଗଲର ପରୀକ୍ଷଣ କାର୍ଯ୍ୟ ହ୍ରାସ ହୁଏ ନାହିଁ (ଓଭରଫିଟିଂ ହେତୁ) | ତେଣୁ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ସଂଖ୍ୟକ ଗଛ ପରେ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ମୂଲ୍ୟରେ ରହିବାକୁ ଲାଗେ |

କ’ଣ ଅନିୟମିତ ଜଙ୍ଗଲ ଓଭରଫିଟ୍ ସୃଷ୍ଟି କରେ?

ଆମେ ସ୍ପଷ୍ଟ ଭାବରେ ଦେଖିପାରୁ ଯେ ରାଣ୍ଡମ୍ ଫରେଷ୍ଟ୍ ମଡେଲ୍ଯେତେବେଳେ ପାରାମିଟର ମୂଲ୍ୟ ବହୁତ କମ୍ ଥାଏ (ଯେତେବେଳେ ପାରାମିଟର ମୂଲ୍ୟ < 100), କିନ୍ତୁ ମଡେଲ୍ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ଶୀଘ୍ର ଉଠେ ଏବଂ ସଂଶୋଧନ କରେ | ଓଭରଫିଟିଂ ପ୍ରସଙ୍ଗ (100 < ପାରାମିଟର ମୂଲ୍ୟ < 400)।

ଅନିୟମିତ ଜଙ୍ଗଲକୁ ମୁଁ କିପରି ଠିକ୍ କରିବି?

1 ଉତ୍ତର

  1. n_estimators: ଯେତେ ଅଧିକ ଗଛ, ଆଲଗୋରିଦମ ଅଧିକ ହେବାର ସମ୍ଭାବନା କମ୍ | …
  2. max_feature: ଆପଣ ଏହି ସଂଖ୍ୟା ହ୍ରାସ କରିବାକୁ ଚେଷ୍ଟା କରିବା ଉଚିତ୍ | …
  3. max_depth: ଏହି ପାରାମିଟର ଶିଖାଯାଇଥିବା ମଡେଲଗୁଡିକର ଜଟିଳତାକୁ ହ୍ରାସ କରିବ, ଫିଟିଂ ବିପଦକୁ ହ୍ରାସ କରିବ |
  4. min_samples_leaf: ଏହି ମୂଲ୍ୟଗୁଡ଼ିକୁ ଗୋଟିଏରୁ ଅଧିକ ସେଟିଂ କରିବାକୁ ଚେଷ୍ଟା କରନ୍ତୁ |

ନିଷ୍ପତ୍ତି ବୃକ୍ଷ ସବୁବେଳେ ଅଧିକ ଫିଟ୍ ହୁଏ କି?

ନିଷ୍ପତ୍ତି ଗଛରେ, ଛେଦନ ହେଉଛି ଏକ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଯାହା ଗଛର ଗଭୀରତା (ଆକାର) କୁ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ କିମ୍ବା ସୀମିତ କରିବା ପାଇଁ ପ୍ରୟୋଗ କରାଯାଏ | ଡିଫଲ୍ଟ ଭାବରେ, ବୃକ୍ଷକୁ ଏହାର ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ଗଭୀରତାରେ ବ to ାଇବା ପାଇଁ ନିଷ୍ପତ୍ତି ବୃକ୍ଷ ମଡେଲ ହାଇପରପ୍ୟାରେଟରଗୁଡିକ ସୃଷ୍ଟି କରାଯାଇଥିଲା | ଏହି ଗଛଗୁଡ଼ିକୁସଂପୂର୍ଣ୍ଣ ବ grown ଼ୁଥିବା ଗଛକୁହାଯାଏ ଯାହା ସର୍ବଦା ଅତ୍ୟଧିକ ଫିଟ୍ ହୋଇଥାଏ |

ନିଷ୍ପତ୍ତି ବୃକ୍ଷ ଅପେକ୍ଷା ଅନିୟମିତ ଜଙ୍ଗଲ ଭଲ କି?

କିନ୍ତୁ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ପ୍ରକ୍ରିୟା ସମୟରେ ଅନିୟମିତ ଜଙ୍ଗଲ ବ features ଶିଷ୍ଟ୍ୟଗୁଡିକ ବାଛିଥାଏ | ତେଣୁ, ଏହା କ specific ଣସି ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ବ features ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ସେଟ୍ ଉପରେ ଅତ୍ୟଧିକ ନିର୍ଭର କରେ ନାହିଁ | … ତେଣୁ, ଅନିୟମିତ ଜଙ୍ଗଲ ତଥ୍ୟକୁ ଏକ ଉତ୍ତମ ଉପାୟରେ ସାଧାରଣ କରିପାରେ | ଏହି ରାଣ୍ଡୋମାଇଜଡ୍ ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ଚୟନ ଏକ ନିଷ୍ପତ୍ତି ବୃକ୍ଷ ଅପେକ୍ଷାରାଣ୍ଡମ ଜଙ୍ଗଲକୁ ଅଧିକ ସଠିକ୍ କରିଥାଏ |

GridSearchCV ବ୍ୟବହାର କରି ରାଣ୍ଡମ୍ ଫରେଷ୍ଟ୍ ହାଇପରପ୍ୟାରେମିଟର ଟ୍ୟୁନିଂ | ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ ଟ୍ୟୁଟୋରିଆଲ୍

ଲୋକପ୍ରିୟ ବିଷୟ |

ସମ୍ପାଦକ ପସନ୍ଦର