Machine Learning dengan Model Berbasis Pohon di R
Sandro Raabe
Data Scientist
min_n: jumlah minimum data dalam node yang diperlukan untuk di-split lagitree_depth: kedalaman maksimum pohon / jumlah splitsample_size: jumlah data yang digunakan saat fittingtrees: jumlah pohon dalam ensemblemtry: jumlah prediktor yang diambil acak di setiap splitlearn_rate: laju adaptasi algoritme boosting di tiap iterasiloss_reduction: penurunan loss yang diperlukan untuk split lebih lanjutstop_iter: jumlah iterasi tanpa perbaikan sebelum berhentiMachine Learning dengan Model Berbasis Pohon di R