Pytanie 1
Który z tych hiperparametrów można dostosować, aby poprawić jakość modelu?
Liczba próbkowanych atrybutów w każdym węźle.
Dobra robota!
Liczba drzewek decyzyjnych.
Zaskakująco, nie.
Rozmiar próbki zbiorczej.
Maksymalna głębokość drzew decyzyjnych.
Dobra robota!
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-02-25 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-02-25 UTC."],[[["The maximum depth of decision trees and the number of sampled attributes at each node are hyperparameters that can be tuned to enhance model quality."],["Contrary to expectations, the number of decision trees does not significantly impact the model quality in the context of this discussion."]]],[]]
