粒子群算法如何优化随机森林

来源：动视网责编：小OO 时间：2024-08-05 04:40:04

2、通过不断更新粒子的速度和位置来达到最佳的适应度值。3、得到最佳RF模型的超参数n_estimators、max_depth，提高RF模型的收敛速度及预测性能。

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导读2、通过不断更新粒子的速度和位置来达到最佳的适应度值。3、得到最佳RF模型的超参数n_estimators、max_depth，提高RF模型的收敛速度及预测性能。

1、首先对超参数nestimators、maxdepth随机初始化一群粒子，计算相应的适应度值。
2、通过不断更新粒子的速度和位置来达到最佳的适应度值。
3、得到最佳RF模型的超参数n_estimators、max_depth，提高RF模型的收敛速度及预测性能。

2、通过不断更新粒子的速度和位置来达到最佳的适应度值。3、得到最佳RF模型的超参数n_estimators、max_depth，提高RF模型的收敛速度及预测性能。

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