Ben*_*ert 7 performance r parameter-passing random-forest r-caret
我相信"rf"(randomForest)方法caret将默认树的数量设置为500.不幸的是,这会导致时间复杂度对于较大的数据集失去控制.有没有快速的方法来减少树的数量而不创建自定义方法？我知道rf唯一的可调参数是mtry.
只是为了澄清:我不打算调整树木的数量.我只想将它修复为较低的值,以便我可以在合理的时间内运行rf.
Has*_*niH 13
您可以在调用train时指定ntree参数,如下所示:
rf <- train(X, y, method="rf", preProcess=c("center","scale"), ntree=100, trControl=fitControl)
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