14、机器学习模型：森林模型与神经网络模型解析

机器学习模型：森林模型与神经网络模型解析

在机器学习领域，森林模型和神经网络模型是两种强大且广泛应用的工具。下面将详细介绍这两种模型的构建、特点及优化方法。

1. 森林模型

1.1 构建森林模型的实践步骤

• 添加森林节点 ：在管道中，于变量选择节点下方添加森林节点，并使用自动调优功能。此过程可能需要几分钟时间。
• 确定冠军模型的标准 ：冠军模型的选择基于以下标准：
  • 树的数量
  • 每次分裂的变量数量
  • 分箱数量
  • 最大分支数
  • 最大深度
• 模型比较 ：将自动调优后的森林模型与管道中的其他模型（特别是演示中构建的森林模型）进行比较，可考虑拟合统计量平均平方误差。

1.2 树集成的优缺点

优点	缺点
- 强大且高度准确的模型 - 无需对数据进行缩放或归一化 - 可以处理不同特征类型的混合数据 - 树可以并行运行，性能不受影响	- 通常不适用于高维数据，如测试分类

1.3 树基模型的小测验