《表4 RF模型中节点分裂次数 (mtry) 和决策树数量 (ntree) 的筛选》

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《基于随机森林模型的安徽省土壤属性空间分布预测》

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本文通过逐次试验，确定RF模型中mtry和ntree参数的最优值[19]。固定mtry值（分别设为1、2和3），逐次调整ntree值（分别设为100、500和1 000），进行3组9次试验。为避免过拟合问题，本文通过比较建模集和验证集的R2，选择两者最为接近的结果作为最优预测模型。结果表明（表4），当mtry值为1，ntree值为100时，SOC预测模型的建模集和验证集R2最为接近，表明此时的模型稳定性最好；当mtry值为1，ntree值分别为1 000和100时，容重和土壤黏粒含量的预测模型最为稳健。