随机森林训练占比为多少比较合适

Posted 2023-03-13

随机森林训练占比较合适的一般为70%至90%之间，具体以数据集和模型类型不同而定。如果训练占比太大，模型就会过拟合；训练占比太小，模型就失去了良好的泛化能力。因此，训练占比应根据所用数据的特征和模型的类型，以及训练阶段的准确率之间的折中来确定，这样模型才能达到最佳的性能。 参考技术A 您好，关于随机森林训练占比的问题，具体情况要根据实际应用场景来考虑。一般来说，如果是在训练一个复杂的模型，比如深度学习模型，那么推荐使用80%的数据进行训练，20%的数据进行测试；如果是在训练一个简单的模型，比如随机森林，那么推荐使用70%的数据进行训练，30%的数据进行测试。因此，在使用随机森林训练时，比较合适的训练占比是70%，测试占比是30%。 参考技术B 通常来说，一个合适的随机森林训练占比为70% - 80%，因为这样可以使训练效果更好，而且也不会过于拥挤，从而导致过拟合。这样的训练占比可以使模型学习到数据的隐藏规律，而不会过度依赖于某些特定数据，从而得到较好的拟合效果。 参考技术C 随机森林训练占比为多少比较合适？回答如下：随机森林训练占比为5分之一比较合适，因为是随机的森林，你不知道它的面积会有多大 参考技术D 根据不同的数据集和模型，随机森林训练的比例可能会有所不同。一般来说，比例越高，模型的准确率就越高，但是也会增加训练时间。因此，建议您在训练比例上尽量保持一定的平衡，以达到更好的训练效果。