/ / Random Forest резитба - питън, машинно обучение, Scikit-учене, случайно гора, резитба

Случайно подрязване на гората - питън, машинно обучение, Scikit-учене, случайно гора, подрязване

Имам sklearn случаен горски regressor. Той е много тежък, 1,6 GB и работи много дълго време, когато предсказва стойности.

Искам да го отрежа, за да стана по-лек. Както знам, резитбата не се изпълнява за решения дървета и гори. Не мога да го изпълня сам, тъй като кода на дървото е написан на С и не го знам.

Някой знае ли решението?

Отговори:

2 за отговор № 1

Размерът на дърветата може да бъде решение за вас. Опитайте се да ограничите размера на дърветата в гората (максимума на листата, максималната дълбочина, разделянето на пробите мин ...).

Свързани въпроси

насоки за отстраняване на липсващите категорични признаци в Random Forest Regressor - scikit-learn, random-forest
Как да намерите ключови дървета / функции от тренирана случайна гора? - Scikit-learn
Размер на пробата в случайна регресия на гората - питън, машинно обучение, Scikit-learn, случайно горски
scikit-learn: Случайни параметри на class_weight и sample_weight на forest - python, scikit-learn
Как да приложим Кръстосана проверка и Random Forest Classifier дадени набор от функции като речници? - питън, изумление, машинно обучение, Scikit-learn, supervised learning
Неочаквано изключение при комбиниране на случайни горски дървета - python, scikit-learn, random-forest
Използване на Scikit Random Forest sample_weights - питън, scikit-learn, random-forest, weight
Площ sklearn RandomForestRegressor MSE - питън, scikit-учене, произволна гора
Разбиване Случайна класификация на горите се вписва в парчета в питон? - питън, машинно обучение, Scikit-learn
Какво прави Random Forest с невидими данни? - питън, машинно обучение, Scikit-learn, случайно гора
Как да извлечете регресионния предсказател на Scikit - научете как да внедрите в C ++? - python, c ++, scikit-learn, регресия, произволна гора
Скалирайте калибрирания класификатор с произволни горски - питън, Scikit-learn, произволни гори
Случайна гора: Ефект на броя на пробите в отделните класове - питън, машинообучение, Scikit-learn, random-forest
Как може размерът на подпробата на SciKit-Learn Random Forest да бъде равен на оригиналния размер на данните за обучението? - python, scikit-learn, произволно-гора, subsampling
как да направите RandomForestClassifier по-бързо? - python-3.x, панда, машинно обучение, анализ на чувствата
Грешка в стойността: Грешен брой елементи преминали 2, разположението предполага 1 - панда, машинообучение, valueerror
Sklean RandomForest Вземете OOB Sample - машинно обучение, scikit-learn, класификация, произволна гора
случайна гора: как да се предпочитат фалшивите негативи над фалшивите положителни - машинно обучение, произволно-гора, обучение на ансамбли
Случайна гора: несъответствие между% IncMSE и% NodePurity - машинно обучение, произволно гора
C4.5 Дърво за решения алгоритъмът не подобрява точността - машинно обучение, weka, j48, c4.5