Machine Learning met boomgebaseerde modellen in R
Sandro Raabe
Data Scientist
min_n: minimum aantal datapunten in een node dat nodig is om verder te splitsentree_depth: maximale diepte van de boom / aantal splitssample_size: hoeveelheid data die aan de fitroutine wordt blootgesteldtrees: aantal bomen in de ensemblemtry: aantal voorspellers dat bij elke split willekeurig wordt gekozenlearn_rate: snelheid waarmee het boosting-algoritme per iteratie bijstuurtloss_reduction: vereiste reductie in de verliesfunctie om verder te splitsenstop_iter: aantal iteraties zonder verbetering vóór stoppenMachine Learning met boomgebaseerde modellen in R