如何减少从插入符传递给 RF 的默认 ntree=500 参数？
How can you reduce the default ntree=500 parameter passed to RF from caret?
我相信 caret 中的 "rf" (randomForest) 方法将树的默认数量设置为 500。不幸的是，这会导致时间复杂度变得无法控制数据集。有没有什么快速的方法可以在不创建自定义方法的情况下减少树的数量？我知道 rf 唯一可调的参数是 mtry.
澄清一下：我不想调整树木的数量。我只是想将它修复为一个较低的值，以便我可以在合理的时间内 运行 rf。
一个建议是使用 randomForest 库。我一直觉得那个比caret里面的那个好用，而且有一个参数可以设置树的数量
调用train时可以指定ntree参数：
rf <- train(X, y, method="rf", preProcess=c("center","scale"), ntree=100, trControl=fitControl)
我相信 caret 中的 "rf" (randomForest) 方法将树的默认数量设置为 500。不幸的是，这会导致时间复杂度变得无法控制数据集。有没有什么快速的方法可以在不创建自定义方法的情况下减少树的数量？我知道 rf 唯一可调的参数是 mtry.
澄清一下：我不想调整树木的数量。我只是想将它修复为一个较低的值，以便我可以在合理的时间内 运行 rf。
一个建议是使用 randomForest 库。我一直觉得那个比caret里面的那个好用，而且有一个参数可以设置树的数量
调用train时可以指定ntree参数：
rf <- train(X, y, method="rf", preProcess=c("center","scale"), ntree=100, trControl=fitControl)