水中总叶数
total leaf count in h2o
我使用 r 在 h2o 中创建了一个随机森林。它有树和叶子。
我想知道有多少叶子。我喜欢将我的总行数与叶子进行比较。
我有 200 棵树，8 层深，每个终端叶子需要 5 行。我是否遍历了大部分数据？我有 20k 行。
有没有一种干净的方法来计算 h2o randomForest 中的叶子数量？
你会很高兴知道 H2O 存储了这些信息！例如。 （这是 Iris 数据集）
m <- h2o.randomForest(1:4, 5, data)
打印时 m 我看到：
number_of_trees model_size_in_bytes min_depth max_depth mean_depth min_leaves max_leaves mean_leaves
150 20217 1 9 3.72667 21 15 6.17333
所以有 926 片树叶 (6.17333 * 150)。
使用代码获取：
ms = m@model$model_summary
ms$number_of_trees * ms$mean_leaves
我使用 r 在 h2o 中创建了一个随机森林。它有树和叶子。
我想知道有多少叶子。我喜欢将我的总行数与叶子进行比较。
我有 200 棵树，8 层深，每个终端叶子需要 5 行。我是否遍历了大部分数据？我有 20k 行。
有没有一种干净的方法来计算 h2o randomForest 中的叶子数量？
你会很高兴知道 H2O 存储了这些信息！例如。 （这是 Iris 数据集）
m <- h2o.randomForest(1:4, 5, data)
打印时 m 我看到：
number_of_trees model_size_in_bytes min_depth max_depth mean_depth min_leaves max_leaves mean_leaves
150 20217 1 9 3.72667 21 15 6.17333
所以有 926 片树叶 (6.17333 * 150)。
使用代码获取：
ms = m@model$model_summary
ms$number_of_trees * ms$mean_leaves