在R中使用交叉验证进行调整时，mtry如何影响randomForest的速度？

Question

我尝试使用以下代码调整我的randomForest模型：

trControl=trainControl(method="cv",number=10)

tuneGrid = expand.grid(mtry=1:5)

然后我用

train(model,data=data,method="rf",ntree=500,trControl=trControl,tuneGrid=tuneGrid)

找到最好的尝试

大约花了3个小时

但是，当我将expand.grid(mtry=1:5)更改为expand.grid(mtry=1:8)时，代码并没有超过9小时完成。我想问一下参数mtry如何影响调整randomForest的速度。或者换句话说，参数mtry在调整过程中到底做什么？