随机森林实战体验：分类指标全面领先，时序上易过拟合
mdancho84 · x · 2026-10-12
作者分享随机森林的一手使用经验：在线索评分模型上，随机森林在所有分类指标上都明显优于他此前最好的模型（带惩罚的逻辑回归）；但他也提醒，在时间序列数据上随机森林容易出现过拟合，需要仔细调参并稳定表现。
所属事件:随机森林速成：Bagging 与投票机制的实战经验与陷阱(4 条相关)→
「研究」频道最新
- PaTh 给扩散模型装上思考器，10M 参数解出 92.5% 困难数独 — jwvdm · 2026-10-13
- Anthropic 联手 Adaptyv 办 AI 蛋白质设计赛,第三关挑战 GLP1R 受体 — AllThingsApx · 2026-10-13
- Allen AI 发布 TutorMoments 评测：LLM 辅导常过度代劳 — allen_ai · 2026-10-13
- Ben Goertzel 系列博文重审 Omohundro 基本AI驱力论,拆出六大前提 — bengoertzel · 2026-10-13
- Pim DeWitte:机器人训练不该迷信生成模拟器,像素空间原生训练才是优势 — chris_j_paxton · 2026-10-13
- DeepMind 发布机器意识理论综述，提出分层评估框架 — Dr_Atoosa · 2026-10-13