Câu hỏi được gắn thẻ «cart»

Trong nhiều thuật toán học máy, tính năng chia tỷ lệ (còn gọi là chia tỷ lệ biến, chuẩn hóa) là một bước chuẩn bị phổ biến Wikipedia - Tính năng mở rộng - câu hỏi này đã đóng Câu hỏi # 41704 - Làm thế nào và tại sao …

10 machine-learning  feature-selection  cart 

Tôi có một GLMM có dạng: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Khi tôi sử dụng drop1(model, test="Chi"), tôi nhận được kết quả khác với nếu tôi sử dụng Anova(model, type="III")từ gói xe hơi hoặc summary(model). Hai cái sau cho cùng một …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Tăng cường cây Gradient theo đề xuất của Friedman sử dụng các cây quyết định với Jcác nút cuối (= lá) làm người học cơ sở. Có một số cách để trồng cây với Jcác nút chính xác, ví dụ, người ta có thể trồng cây theo chiều sâu đầu …

10 r  cart  boosting 

Đây chỉ là một ví dụ mà tôi đã bắt gặp nhiều lần, vì vậy tôi không có bất kỳ dữ liệu mẫu nào. Chạy mô hình hồi quy tuyến tính trong R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1là một biến liên tục. x2là phân loại và có …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Nói rằng chúng tôi có một mẫu từ hai quần thể: Avà B. Giả sử những quần thể này được tạo thành từ các cá nhân và chúng tôi chọn mô tả các cá nhân theo các tính năng. Một số tính năng này là phân loại (ví dụ: chúng …

9 anova  random-forest  cart  group-differences 

Tôi đang làm bài tập về Cây quyết định và một trong những câu hỏi tôi phải trả lời là "Tại sao các công cụ ước tính được xây dựng từ cây bị sai lệch, và cách đóng bao giúp giảm phương sai của chúng?". Bây giờ, tôi biết rằng …

9 cart  bias 

Bài viết này tuyên bố rằng trong GIỎI, vì phân chia nhị phân được thực hiện trên một hiệp phương sai duy nhất ở mỗi bước, tất cả các phân chia là trực giao và do đó tương tác giữa các hiệp phương sai không được xem xét. Tuy nhiên, …

9 machine-learning  classification  data-mining  cart 

Tôi là người mới tham gia phân tích sinh tồn, mặc dù tôi có một số kiến ​​thức về phân loại và hồi quy. Để hồi quy, chúng ta có số liệu thống kê MSE và R vuông. Nhưng làm thế nào chúng ta có thể nói rằng mô hình …

9 regression  survival  goodness-of-fit  cart  rpart 

Tôi đã sử dụng rpart.controlcho minsplit=2, và nhận được kết quả sau từ rpart()chức năng. Để tránh làm quá dữ liệu, tôi có cần sử dụng chia 3 hoặc tách 7 không? Tôi không nên sử dụng chia 7? Làm ơn cho tôi biết. Các biến thực sự được sử …

9 r  cart  rpart 

Xin chào, tôi đang nghiên cứu kỹ thuật hồi quy. Dữ liệu của tôi có 15 tính năng và 60 triệu ví dụ (nhiệm vụ hồi quy). Khi tôi thử nhiều kỹ thuật hồi quy đã biết (cây tăng cường độ dốc, hồi quy cây quyết định, AdaBoostRegressor, v.v.), hồi …

9 regression  modeling  deep-learning  model  cart 

Nghiên cứu về thuật toán xgboost tôi đã xem qua tài liệu này . Trong cách tiếp cận này, cây được chuẩn hóa bằng định nghĩa độ phức tạp trong đó và là các tham số, là số lá cuối cùng và là điểm số trong mỗi lá.Ω(f)=γT+12λ∑j=1Tw2jΩ(f)=γT+12λ∑j=1Twj2 \Omega(f) = …

9 cart  regularization  boosting  gradient-descent  overfitting 

Theo những gì tôi hiểu, đối số cp cho rparthàm giúp cắt tỉa trước cây theo cách tương tự như đối số minsplit hoặc minbucket. Điều tôi không hiểu là cách tính giá trị CP. Ví dụ df<-data.frame(x=c(1,2,3,3,3,4), y=as.factor(c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE)), method="class") mytree<-rpart(y ~ x, data = …

9 r  cart  rpart 

Trong bối cảnh chia tách cây quyết định, không rõ ràng tại sao tạp chất Gini là thước đo của tạp chất nút t . Có một lời giải thích dễ dàng về điều này?tôi ( t ) = 1 -Σj = 1kp2( j | t )Tôi(t)= =1-Σj= =1kp2(j|t) i(t)=1-\sum\limits_{j=1}^k …

9 cart  intuition  gini 

Dựa trên Gradient Boosting Tree vs Random Forest . GBDT và RF sử dụng chiến lược khác nhau để giải quyết sai lệch và phương sai. Câu hỏi của tôi là tôi có thể lấy mẫu lại tập dữ liệu (có thay thế) để đào tạo nhiều GBDT và kết …

8 random-forest  cart  boosting  bagging  gradient 

Có phổ biến để có một kỹ thuật hồi quy khác nhau ở lá cây hồi quy (ví dụ hồi quy tuyến tính) không? Tôi đã tìm kiếm nó trong một giờ qua nhưng tất cả những gì tôi tìm thấy là những triển khai có giá trị không đổi …

8 cart  nonlinear-regression