Я настраиваю гиперпараметры для случайного леса, и я хотел бы настроить параметр с учетом максимальных характеристик каждого дерева. Согласно документации sklearn, это:
Количество функций, которые следует учитывать при поиске лучшего разделения: если int, то учитывайте возможности max_features при каждом разбиении.
Если с плавающей точкой, то max_features - это процентное соотношение, и функции int (max_features * n_features) учитываются при каждом разбиении.
Если «авто», то max_features = sqrt (n_features).
Если «sqrt», то max_features = sqrt (n_features) (то же, что «auto»).
Если «log2», то max_features = log2 (n_features).
Если нет, то max_features = n_features.
Я пробовал просматривать документацию h2o Безрезультатно.
Существует ли этот параметр или какие-либо другие способы его настройки (например, журнал функций) в h2o?
