随机森林修剪

hve*_*ung 5 python machine-learning pruning random-forest scikit-learn

我有 sklearn 随机森林回归器。它非常重,有 1.6 GB,并且在预测值时工作很长时间。

我想把它修剪一下,让它变得更轻。据我所知,决策树和森林没有实施修剪。我无法自己实现它,因为树代码是用 C 编写的,而我不知道。

有谁知道解决方案吗?

mca*_*ane 3

树木的大小可以为您提供解决方案。尝试限制森林中树木的大小(最大叶节点、最大深度、最小样本分割......)。