Graphlab - 如何设置随机森林分类

Question

我训练随机森林分类树参数的数量：

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) 

如何设置参数树木的数量？这是一个二进制分类问题，文档中提到：

max_iterations：要执行的最大迭代次数。对于具有K类的多类分类，每次迭代将创建K-1树。

Answer 1

“的num_trees关键字参数已弃用，请使用max_iterations说法代替。仅供num_trees任何值都将代替max_iterations使用。”

因此，调整max_iterations也意味着调整的树木参数的数量。