ランダムフォレストプルーニング - パイソン、機械学習、スキット学習、ランダムフォレスト、プルーニング

私はsklearnランダム森林regressorを持っています。 1.6Gバイトと非常に重く、値を予測するのに非常に時間がかかります。

私は軽くするためにそれを剪定したい。私が知っているように、枝刈りは決定木や森林には適用されません。ツリーコードはC言語で書かれているので、自分で実装することはできません。

誰もが解決策を知っていますか？

回答：

木のサイズはあなたのための解決策になることができます。森林の樹木のサイズを制限しようとしてください（最大の葉のノーダー、最大の深さ、分のサンプルを分割...）。