Câu hỏi được gắn thẻ «gbm»

Tôi đang cố gắng tìm hiểu sự khác biệt giữa GBM & Adaboost. Đây là những gì tôi đã hiểu cho đến nay: Có cả hai thuật toán tăng cường, học hỏi từ các lỗi của mô hình trước đó và cuối cùng tạo ra một tổng số trọng số …

48 boosting  gbm  adaboost 

Lý do lý thuyết để không xử lý các giá trị thiếu là gì? Máy tăng cường độ dốc, cây hồi quy xử lý các giá trị bị thiếu. Tại sao Rừng ngẫu nhiên không làm điều đó?

42 random-forest  missing-data  gbm 

Tôi đã có một câu hỏi về tham số độ sâu tương tác trong gbm trong R. Đây có thể là một câu hỏi không, tôi xin lỗi, nhưng tham số mà tôi tin là biểu thị số nút thiết bị đầu cuối trong cây, về cơ bản chỉ ra …

30 r  machine-learning  boosting  gbm 

Câu hỏi này không có khả năng giúp bất kỳ du khách nào trong tương lai; nó chỉ liên quan đến một khu vực địa lý nhỏ, một thời điểm cụ thể hoặc một tình huống cực kỳ hẹp mà thường không áp dụng được cho khán giả trên toàn …

21 r  gbm 

Tôi đang cố gắng để hiểu XGBoost hoạt động như thế nào. Tôi đã hiểu cách cây tăng cường độ dốc hoạt động trên Python sklearn. Điều không rõ ràng với tôi là nếu XGBoost hoạt động theo cùng một cách, nhưng nhanh hơn hoặc nếu có sự khác biệt …

20 scikit-learn  boosting  gbm  xgboost 

Tôi đang giải quyết một vấn đề phân loại nhị phân có giám sát. Tôi muốn sử dụng gói GBM để phân loại các cá nhân là không bị nhiễm / bị nhiễm bệnh. Tôi có 15 lần không bị nhiễm bệnh hơn những người bị nhiễm bệnh. Tôi đã …

16 r  machine-learning  boosting  unbalanced-classes  gbm 

Tôi đang thử nghiệm thuật toán máy tăng cường độ dốc thông qua caretgói trong R. Sử dụng một bộ dữ liệu tuyển sinh đại học nhỏ, tôi đã chạy đoạn mã sau: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Tôi muốn biết nếu quy trình được mô tả dưới đây là hợp lệ / có thể chấp nhận và bất kỳ lời biện minh nào có sẵn. Ý tưởng: Các thuật toán học tập được giám sát không giả định các cấu trúc / phân phối cơ bản về …

13 machine-learning  confidence-interval  bootstrap  supervised-learning  gbm 

Tôi đã điều chỉnh mô hình bằng cách sử dụng caret, nhưng sau đó chạy lại mô hình bằng gbmgói. Theo hiểu biết của tôi rằng caretgói sử dụng gbmvà đầu ra phải giống nhau. Tuy nhiên, chỉ cần chạy thử nhanh bằng cách sử dụng data(iris)cho thấy sự khác …

12 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Tôi đang làm việc với các mô hình GBM bằng gói caret và đang tìm kiếm một phương pháp để giải quyết các khoảng dự đoán cho dữ liệu dự đoán của tôi. Tôi đã tìm kiếm rộng rãi nhưng chỉ đưa ra một vài ý tưởng để tìm các …

12 caret  prediction-interval  gbm 

Có chiến lược nào để chọn số lượng cây trong GBM không? Cụ thể, ntreeslập luận trong R's gbmchức năng. Tôi không thấy lý do tại sao bạn không nên đặt ntreesgiá trị hợp lý cao nhất. Tôi đã nhận thấy rằng số lượng cây lớn hơn rõ ràng làm …

11 r  machine-learning  gbm 

Câu hỏi: Sự khác biệt giữa các cây hồi quy được tăng cường (BRT) và các mô hình tăng cường tổng quát (GBM) là gì? Chúng có thể được sử dụng thay thế cho nhau? Là một hình thức cụ thể của người khác? Tại sao Ridgeway sử dụng cụm …

9 machine-learning  boosting  gbm 

Tôi nhận ra rằng có 3 tham số điều chỉnh trong mô hình cây tăng tốc, tức là số lượng cây (số lần lặp) tham số co ngót số lượng phân chia (kích thước của từng cây cấu thành) Câu hỏi của tôi là: đối với mỗi tham số điều …

9 machine-learning  cross-validation  computational-statistics  boosting  gbm 

Tài liệu nói rằng R gbm với phân phối = "adaboost" có thể được sử dụng cho vấn đề phân loại 0-1. Hãy xem xét đoạn mã sau: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm, test_dataset, n.trees = 5000) Nó …

9 r  gbm 

Có thể vẽ sơ đồ phụ thuộc một phần để hiển thị xác suất lớp và ước tính tác động của bộ dự đoán cho mô hình GBM không? Một cái gì đó tương tự partialPlottừ randomForestgói. Theo bài viết này , một phần cốt truyện có thể thực hiện …

9 r  gbm