随机森林中允许的最大深度是多少？我正在使用Spark ML
随机森林中允许的最大深度是一个超参数，用于控制决策树的生长深度。在Spark ML中，随机森林的最大深度可以通过设置决策树模型的参数来指定。
在Spark ML中，使用RandomForestClassifier或RandomForestRegressor来构建随机森林模型。这些模型都有一个参数maxDepth，用于指定决策树的最大深度。默认情况下，maxDepth的值为5，但可以根据数据集的特点和需求进行调整。
随机森林中的决策树深度越大，模型的复杂度和拟合能力就越强，但也容易导致过拟合。因此，在选择最大深度时需要权衡模型的准确性和泛化能力。
以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可用于构建和部署Spark ML模型：
- 腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）：提供了丰富的机器学习工具和资源，可用于训练和部署Spark ML模型。详情请参考：腾讯云机器学习平台
- 腾讯云弹性MapReduce（Tencent Elastic MapReduce）：提供了大规模数据处理和分析的云服务，支持Spark等开源框架。详情请参考：腾讯云弹性MapReduce
请注意，以上仅为示例，实际选择产品时应根据具体需求和情况进行评估和选择。
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我知道有很多机器学习库可以在本地计算机上运行ML算法。我正在寻找免费的基于云的机器学习服务，其中：
注册时不需要信用卡(Amazon和Azure需要信用卡)。
允许将ML模型导出为PMML或其他文件类型。
具有朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、支持向量机和决策树。
我发现的唯一服务是bigml.com (免费的文件大小限制为16 ML )，但它似乎只有一个ML模型，即决策树:它缺少朴素贝叶斯、随机森林、神经网络和支持向量机。
浏览 0提问于2016-04-22得票数 2
我正在使用StringIndexer、OneHotEncoderEstimator和RandomForestRegressor在Spark2.3中训练一个随机森林模型。如下所示：
//Indexer
val stringIndexers = categoricalColumns.map { colName =>
new StringIndexer()
.setInputCol(colName)
.setOutputCol(colName + "Idx")
.setHandleInvalid("keep")
.fit(tr
浏览 0提问于2018-09-21得票数 0
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腾讯云产品如何选择？
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我目前有一个域名，和一台自己的物理机，并且只能通过ipv6访问，但是运营商屏蔽了80端口。现在我在云服务器上部署了一套应用，通过80端口访问，现在云服务器快到期了，我想把应用迁移到自己的服务器上面。但是我就想通过域名+80端口访问机器上部署的应用，有没有类似的产品可以让我将域名映射到腾讯云的ip，通过80端口访问，然后再由腾讯云转发到我的服务器上的81端口（只需要HTTP转发就行）
浏览 149提问于2023-08-02
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我正在做一项基于分析机器学习的不同Python库的工作。
我选择分析Scikit--学习，Keras，Tensorflow和Py手电筒，因为它们是最著名的。其思想是训练不同的模型，包括监督学习和非监督学习，以及分类和回归。在每个库中使用不同类型的算法，并分析它们所带来的困难/设施以及性能。
当我试图在Tensorflow中执行同样的学习时，我的问题就出现了，因为对于后者，我发现了大量用于深入学习(神经网络)的信息，但对于机器学习算法(决策树、随机森林支持向量机、支持向量机、线性/Logistic回归、K-NN、KMeans、朴素-贝叶斯等)则没有发现.
是否可以将这些ML算法应用于tensor
浏览 0提问于2021-08-25得票数 0
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在AWS机器学习中，只有两种内建的预测/分类模型.Logistic回归和线性回归。在AWS ML的当前版本中，是否有可能：
( 1)重新建立logistic模型和线性回归模型下的模型。
2)构建用Python/R编写的自己的模型，在AWS ML上实现它们，并运行诸如神经网络、随机森林、集群alghoritms等？
在AWS开发者指南的最新版本中，我找不到那些问题的答案，这是不可能的。有小费吗？
浏览 12提问于2016-12-13得票数 2
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为什么在某些情况下，具有n_estimators =1的随机林执行的性能比决策树差，即使在将引导设置为false之后？
尝试使用不同的机器学习模型来预测信用卡的违约率，我尝试了随机森林和决策树，但随机森林的表现似乎较差，然后尝试了只有一棵树的随机森林，因此它应该与决策树相同，但性能仍然较差。
浏览 9提问于2022-11-03得票数 0
描述梯度增强机器或神经网络等算法的机器学习文本经常评论说这些模型擅长预测，但这是以失去可解释性或可解释性为代价的。相反，单决策树和经典回归模型被标记为善于解释，但与更复杂的模型(如随机森林或支持向量机)相比，预测精度(相对)较差。是否有普遍接受的机器学习模型代表两者之间的良好权衡？是否有任何文献列举了算法的特点，使它们可以解释？(这个问题以前是在交叉验证时提出的)
浏览 0提问于2016-05-22得票数 9
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标题：FTP Server 工具 - 对象存储 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/436/7214
浏览 506提问于2018-02-23
2回答
在应用特征选择之前和之后，我尝试对不同机器学习算法的性能进行实验。
利用sklearn提供的函数(SelectFromModel)，对SVM、随机森林、KNN、线性回归以及决策树作为特征选择方法进行了测试。
除决策树算法外，所有算法在应用特征选择后都有了明显的改进。我想找个解释为什么会发生这种事？这是否意味着决策树需要大量的特性才能生成一个好的模型？
浏览 0提问于2020-04-19得票数 3
因此，我理解随机森林和GB方法之间的主要区别。随机森林生成并行树，而GB方法在每次迭代中都会生成一棵树。但是，我对与scikit的RF回归器和xgboost的Regressor一起使用的词汇表感到困惑。特别是关于调整树/迭代/提升轮数的部分。据我理解，每一个术语都是相同的。它们根据该算法确定一个决策树的计算次数。但是，我应该把它们称为ntree还是n_estimators呢？或者，我应该简单地使用早期停止轮对我的xgboost和调整树的数量只为我的射频？
我的兰登森林
rf = RandomForestRegressor(random_state = 13)
param_grid = dict
浏览 0提问于2020-04-22得票数 8
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使用h2o实现决策树
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我正在尝试使用h2o来训练决策树模型。我知道在h2o中不存在决策树的特定库。但是，h2o有一个随机森林H2ORandomForestEstimator的含义。我们能否通过调优随机林的某些输入参数来实现h2o中的决策树？因为我们可以在scikit模块(一个流行的用于机器学习的python库)中做到这一点。
参考链接:
在scikit中，代码如下所示
RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_features=None, bootstrap=False)
我们在h2o中有与此代码相当的代码吗？
浏览 2提问于2018-06-07得票数 5
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在我的项目中，我应该使用分类器来根据6个输入值来预测8个类中的一个。我必须比较一个只运行C++代码的设备上的所有监督学习分类器。所以我使用python来教/拟合机器学习模型，但是我需要为每个分类器在C++上运行它找出最终的公式。有什么办法从模型中得到这些公式/代码吗？
使用的机器学习算法：
支持向量机
朴素贝叶斯
线性回归
线性判别分析
决策树
K-最近邻算法
Logistic回归
神经网络
梯度增强算法
随机森林。
浏览 2提问于2018-05-27得票数 3
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我正试图在大数据上部署预测模型。我尝试使用的模型是随机森林和决策树，但都没有效果。每次我得到相同的错误，对于dtype float32来说都太大了。那么，我只想知道有什么机器学习预测模型可以处理dtype float64吗？？请帮帮忙。谢谢。
浏览 9提问于2022-05-30得票数 -2
微信小程序前端和后端分别要做些什么 ? 所有需要的东西有哪些 ? (请尽量详细点)
标题：人脸识别 - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12397
浏览 2461提问于2018-01-24
1回答
基于计算极限优化随机森林回归器
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模型拟合使用随机森林回归器占用所有RAM，导致在线托管笔记本环境(Google或Kaggle内核)崩溃。你们能帮我优化模型吗？
我已经尝试过对参数进行过调优，比如减少估计器的数量，但是不起作用。df.info()显示了4446965条记录，这些记录占用了大约1GB的内存。
我不能把所有的笔记本代码张贴在这里，因为它会太长，但请您检查供您参考。我已经提供了一些信息，与数据相关的培训。
clf = RandomForestRegressor(n_estimators=100,min_samples_leaf=2,min_samples_split=3, max_features=0.5 ,n_jo
浏览 0提问于2018-11-22得票数 0
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我在本地机器上开发了一个基于Tensorflow的机器学习模型。我想把它部署在Google Cloud Platform (Cloud ML Engine)中进行预测。该模型从Google Bigquery读取输入数据，输出预测只能用Google Bigquery编写。在运行模型预测之前，必须运行一些数据准备脚本。我已经将Google Cloud Storage用于模型存储，并将其用于部署，我已经成功地部署了它。但是，代替使用Google Cloud Storage来保存模型(即.pb或.pkl模型文件)，我可以将其存储在GCP (或本地机器)上，并从Cloud ML Engine调用它以进
浏览 24提问于2019-02-28得票数 2
我正在学习如何使用Azure ML Studio执行机器学习。目前，我只尝试过使用Python进行机器学习。 我使用Azure ML和Python运行了相同的机器学习项目，以查看每个产品的结果与均方根误差(RMSE)有多接近。到目前为止，Azure ML和Python的RMSE有很大不同。 我不明白为什么RMSE离得这么远。我能想到的唯一原因是因为Python在训练数据上‘拟合’模型的方式。Python使用以下代码来拟合训练数据 lr = LinearRegression(labelCol='xxxx')
lrModel = lr.fit(train_data) 然而，我不知
浏览 17提问于2019-12-28得票数 0
2回答
我想使用交叉验证的预测模型。我想保持20%的数据作为一个测试集，并使用我的其余数据，以适应我的模型交叉验证。
其内容如下：
作为一个机器学习模型，我想使用随机森林和LightGBM。
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
random_forest = RandomForestRegressor (n_estimators=1400, max_depth=80, max_features='sqrt',
min_samples_lea
浏览 3提问于2020-07-17得票数 1
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我是机器学习和Python的新手。我正尝试在UCI存储库中的一个数据集上构建随机森林回归模型。这是我的第一个ML模型。我的方法可能是完全错误的。
数据集可在此处获得-
下面是我写的完整的工作代码。我在Windows7 x64 OS上使用Python3.6.4(请原谅我冗长的代码)。
import tkinter as tk # Required for enabling GUI options
from tkinter import messagebox # Required for pop-up window
from tkinter import filedialog # Require
浏览 6提问于2018-02-18得票数 2
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我理解一些机器学习模型倾向于低偏差，而另一些则倾向于低方差(来源)。例如，线性回归往往具有较低的方差误差和较高的偏差误差。相反，决策树往往具有较高的方差误差和较低的偏差误差。从直觉上看，这是有意义的，因为决策树容易过度拟合数据，而线性回归则不是。然而，是否有一种更定量的方法来确定一类算法是否倾向于产生低偏差或低方差模型？
浏览 0提问于2020-12-02得票数 1
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