নোড সাইজ বলতে কী বোঝায় ঠিক বুঝতে পারছি না। আমি জানি সিদ্ধান্ত নোড কী, তবে নোডের আকার কী নয়।
র্যান্ডম ফরেস্টে "নোড সাইজ" কী বোঝায়?
উত্তর:
একটি সিদ্ধান্ত গাছ প্রশিক্ষণের সেটটির পুনরাবৃত্ত বিভাজন দ্বারা কাজ করে। সিদ্ধান্তের গাছের প্রতিটি নোড প্রশিক্ষণ সেট থেকে প্রাপ্ত ডেটা পয়েন্টের একটি সংস্থার সাথে সম্পর্কিত :n t
আপনি nodesizeকিছু এলোমেলো বন প্যাকেজগুলিতে প্যারামিটারটি খুঁজে পেতে পারেন , উদাহরণস্বরূপ আর : এটি ন্যূনতম নোড আকার , উদাহরণস্বরূপ ন্যূনতম নোডের আকারের দশটি me
nodesize আর এলোমেলো বন প্যাকেজ থেকে
টার্মিনাল নোডের সর্বনিম্ন আকার। এই সংখ্যাটি বৃহত্তর সেট করার ফলে ছোট গাছগুলি বড় হতে পারে (এবং এইভাবে কম সময় নেয়)। নোট করুন যে ডিফল্ট মানগুলি শ্রেণিবদ্ধকরণ (1) এবং রিগ্রেশন (5) এর জন্য পৃথক।
অন্যান্য প্যাকেজগুলিতে আপনি সরাসরি প্যারামিটারটি আবিষ্কার করেন depth, যেমন : ওয়েকা :
-depth WEKA র্যান্ডম ফরেস্ট প্যাকেজ থেকে
সীমাহীনতার জন্য গাছগুলির সর্বাধিক গভীরতা 0 (ডিফল্ট 0)
1
'রেকর্ড' কী কী? আপনি ডেটা পয়েন্ট মানে? কেন প্রতিটি নোড রেকর্ডের একটি সেট সঙ্গে যুক্ত? আমি এলোমেলো বনগুলি বেশ ভালভাবে বুঝতে পারি, তবে জারগনের অর্থ কী তা আমি জানি না।
—
উলফসঠহেদুর
হ্যাঁ, আমি ডেটা পয়েন্ট বলতে চাইছি। সাধারণত আপনি ডেটা পয়েন্টগুলি রেকর্ড, উদাহরণ বা উদাহরণ হিসাবে উল্লেখ করতে পারেন।
—
সাইমন
তাহলে বেশি পরিমাণে গাছ এড়াতে কি থাম্ব নূন্যতম আকারের নিয়ম রয়েছে? আমি কল্পনা করতাম এটি প্রশিক্ষণের ডেটার আকারের উপর নির্ভর করে তাই সম্ভবত ডেটাসেটের আকারের একটি নির্দিষ্ট অনুপাত?
—
সানোসাপিয়েন
এলোমেলো বনাঞ্চলে, গাছগুলি পুরোপুরি জন্মে: নোডের আকার হয় Over সিদ্ধান্ত গাছ এটি আরও কৃপণ। গাছগুলি পুরোপুরি জন্মে না এবং অতিরিক্ত পোশাক এড়াতে আপনাকে ছাঁটাই করতে হয়।
—
সাইমন
দেখে মনে হচ্ছে গাছটিকে সরল করার জন্য এবং অত্যধিক মানসিক চাপ এড়ানোর জন্য উইনওনিং হ'ল এক ধরণের বৈশিষ্ট্য নির্বাচন। আমার ধারণা, একটি গাছের ছাঁটাই সবসময় উপকারী। পরিবর্তে, উইনউইং কখনও কখনও নির্ভুলতা হ্রাস করতে পারে তবে এটি গাছটিকে সহজতর করে।
—
সিমোন
নোডসাইজ "ইন-ব্যাগ" স্যাম্পলিংয়ে বা "ব্যাগের বাইরে" ত্রুটিতে রয়েছে কিনা তা পরিষ্কার নয়। যদি এটি "আউট-অফ-ব্যাগ" স্যাম্পলিংয়ে থাকে তবে এটি কিছুটা আরও বাধাজনক।