Graphlab - どのようにランダムフォレスト分類器

Question

に樹木パラメータの数を設定するには、私はランダムフォレスト分類器を訓練しています：

model = gl.random_forest_classifier.create(train, target = 'label',row_subsample = 0.5, column_subsample = 0.75, validation_set=validation, metric="auc", max_iterations=10, max_depth = 15) 

私は木パラメータの数を設定できますか？これはバイナリの分類問題であり、ドキュメントには次のように書かれています。

max_iterations：実行する最大反復回数。 Kクラスを用いたマルチクラス分類のために、各反復はK-1ツリーを生成する。

Answer 1

「num_treesキーワード引数は推奨されません。代わりにmax_iterations引数を使用してください。num_treesのために提供される任意の値がmax_iterationsの代わりに使用されます。」だから、

、max_iterationsを調整することも、木々のパラメータの数を調整することを意味します。