Câu hỏi được gắn thẻ «random-forest»

Tôi đang làm một số vấn đề về một ứng dụng của cây quyết định / rừng ngẫu nhiên. Tôi đang cố gắng phù hợp với một vấn đề có số cũng như chuỗi (như tên quốc gia) làm tính năng. Bây giờ, thư viện, scikit-learn chỉ lấy số làm …

64 machine-learning  python  scikit-learn  random-forest  decision-trees 

Tôi đã nhận được ValueError khi dự đoán dữ liệu thử nghiệm bằng mô hình RandomForest. Ma cua toi: clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=6, n_jobs=1, verbose=2) clf.fit(X_fit, y_fit) df_test.fillna(df_test.mean()) X_test = df_test.values y_pred = clf.predict(X_test) Lỗi: ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32'). Làm cách nào …

41 python  random-forest  pandas 

Tôi đang cố gắng đào tạo một mô hình tăng cường độ dốc hơn 50 nghìn ví dụ với 100 tính năng số. XGBClassifierxử lý 500 cây trong vòng 43 giây trên máy của tôi, trong khi GradientBoostingClassifierchỉ xử lý 10 cây (!) trong 1 phút và 2 giây :( …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Khi nào một người sẽ sử dụng Random Foresthơn SVMvà ngược lại? Tôi hiểu điều đó cross-validationvà so sánh mô hình là một khía cạnh quan trọng của việc chọn một mô hình, nhưng ở đây tôi muốn tìm hiểu thêm về quy tắc ngón tay cái và phương pháp …

28 machine-learning  classification  random-forest  svm 

Tôi đang theo dõi ví dụ này trên trang web scikit-learn để thực hiện phân loại đa mục tiêu với mô hình Rừng ngẫu nhiên. from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.utils import shuffle import numpy as np X, y1 = make_classification(n_samples=5, n_features=5, …

28 scikit-learn  random-forest  multilabel-classification 

Tôi đã không rõ ràng về một số khái niệm: XGBoost chuyển đổi người học yếu thành người học mạnh. Lợi thế của việc này là gì? Kết hợp nhiều người học yếu thay vì chỉ sử dụng một cây? Random Forest sử dụng nhiều mẫu khác nhau từ cây …

25 machine-learning  data-mining  random-forest  decision-trees  xgboost 

Tôi đã đọc xung quanh về Khu rừng ngẫu nhiên nhưng tôi thực sự không thể tìm thấy câu trả lời dứt khoát về vấn đề thừa. Theo bài báo gốc của Breiman, họ không nên quá phù hợp khi tăng số lượng cây trong rừng, nhưng dường như không …

24 machine-learning  random-forest 

Theo như tôi đã thấy, các ý kiến ​​có xu hướng khác nhau về điều này. Thực tiễn tốt nhất chắc chắn sẽ ra lệnh bằng cách sử dụng xác thực chéo (đặc biệt nếu so sánh RF với các thuật toán khác trên cùng một tập dữ liệu). Mặt …

23 random-forest  cross-validation 

Tôi có một vấn đề phân loại nhị phân: Khoảng 1000 mẫu trong tập huấn luyện 10 thuộc tính, bao gồm nhị phân, số và phân loại Thuật toán nào là sự lựa chọn tốt nhất cho loại vấn đề này? Theo mặc định, tôi sẽ bắt đầu với SVM …

16 classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression 

Tôi đang sử dụng ví dụ thư_recog.cpp của OpenCV để thử nghiệm trên các cây ngẫu nhiên và các phân loại khác. Ví dụ này có triển khai sáu phân loại - cây ngẫu nhiên, tăng tốc, MLP, kNN, Bayes ngây thơ và SVM. Bộ dữ liệu nhận dạng thư …

16 machine-learning  classification  svm  accuracy  random-forest 

Tôi tạo một corr()df từ một df gốc. Các corr()df ra 70 X 70 và nó là không thể hình dung Heatmap ... sns.heatmap(df). Nếu tôi cố gắng hiển thị corr = df.corr(), bảng không vừa với màn hình và tôi có thể thấy tất cả các mối tương quan. …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Tôi sử dụng Python để chạy một mô hình rừng ngẫu nhiên trên tập dữ liệu mất cân bằng của mình (biến mục tiêu là một lớp nhị phân). Khi tách tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra, tôi loay hoay có nên sử dụng lấy mẫu phân tầng …

14 machine-learning  python  random-forest  sampling  training 

Là việc triển khai rừng ngẫu nhiên trong scikit-learn sử dụng độ chính xác trung bình làm phương pháp tính điểm của nó để ước tính lỗi tổng quát hóa với các mẫu ngoài túi? Điều này không được đề cập trong tài liệu, nhưng phương thức points () báo …

14 random-forest  scikit-learn 

Các trang Wikipedia mà dấu ngoặc kép "The Elements of Learning thống kê" cho biết: Thông thường, đối với một vấn đề phân loại với các tính năng , các tính năng được sử dụng trong mỗi lần phân chia.ppp⌊ p-√⌋⌊p⌋\lfloor \sqrt{p}\rfloor Tôi hiểu rằng đây là một phỏng đoán …

13 statistics  random-forest  optimization  evaluation  sampling 

Tôi đang sử dụng Trình phân loại rừng ngẫu nhiên scikit-learn và tôi muốn vẽ tầm quan trọng của tính năng như trong ví dụ này . Tuy nhiên, kết quả của tôi là hoàn toàn khác nhau, theo nghĩa là độ lệch chuẩn của tính năng quan trọng hầu …

13 python  random-forest