【问题标题】:Maximum Depth for a Random Tree随机树的最大深度
【发布时间】:2016-08-26 05:45:24
【问题描述】:

我正在尝试为 Weka 上的数据集获取最佳分类器,并且我正在研究随机树算法的不同类型的最大深度。但我不明白我得到的结果:maximum-Depth between 3 and 10 的准确率比maximum-Depth>10 高得多。任何人都可以帮我弄清楚为什么?更深的树不应该提供更好的准确性吗?

【问题讨论】:

    标签: machine-learning tree artificial-intelligence weka decision-tree


    【解决方案1】:

    更深的树在训练集上提供更好的准确性,而不是在测试集上。深度树可以让您的模型更好地过度拟合您的数据,创建更紧密拟合的决策边界,这通常与类之间的实际边界不对应。

    【讨论】:

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