tuneRF против каретной настройки для случайного леса - PullRequest
0 голосов
/ 11 апреля 2020

Я пытаюсь настроить модель случайного леса с помощью инструмента tuneRF, включенного в пакет randomForest, и я также использую пакет caret для настройки моей модели. Проблема в том, что я настраиваюсь на mtry и получаю разные результаты для каждого подхода. Вопрос в том, как мне узнать, какой подход лучше и на чем основываться? Я не уверен, стоит ли ожидать таких же или других результатов.

tuneRF: при таком подходе я получаю лучшее значение mtry - 3

t <- tuneRF(train[,-12], train[,12],
        stepFactor = 0.5,
        plot = TRUE,
        ntreeTry = 100,
        trace = TRUE,
        improve = 0.05)

caret: При таком подходе я ' Я всегда получаю, что лучшая mtry - это все переменные в этом случае.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...