Câu hỏi được gắn thẻ «random-forest»

Câu hỏi của tôi là về phân loại nhị phân, nói rằng tách khách hàng tốt khỏi khách hàng xấu, nhưng không phân loại hồi quy hoặc phân loại không nhị phân. Trong bối cảnh này, một khu rừng ngẫu nhiên là một tập hợp các cây phân loại. Đối …

9 r  machine-learning  classification  random-forest 

Tôi đang sử dụng hàm randomForesttrong randomForestgói R để thực hiện hồi quy. Tuy nhiên, khi tôi đang cố gắng đưa một thuật ngữ tương tác vào các mã sau: library(MASS) library(randomForest) Boston_f <- within(Boston, factor(rad)) mdl <- randomForest(lstat ~ rad * . , data = Boston_f) Kết quả mdl$termkhông …

9 r  interaction  random-forest 

Tôi ngạc nhiên rằng tôi không thể tìm thấy bất kỳ bài viết / bài giảng nào về cách người ta có thể kết hợp Phân phối Xác suất của Lớp trước trong các phân loại như Hồi quy logistic hoặc Rừng ngẫu nhiên. Vì vậy, câu hỏi của tôi …

9 logistic  bayesian  random-forest  prior 

Đối với rừng ngẫu nhiên, chúng tôi chia nút theo tạp chất Gini hoặc entropy cho một tập hợp các tính năng. RandomForestClassifier trong sklearn, chúng ta có thể chọn phân tách bằng cách sử dụng tiêu chí Gini hoặc Entropy. Tuy nhiên, những gì tôi đọc về Trình phân …

9 classification  python  random-forest  scikit-learn 

Đối với các mô hình tuyến tính (như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, v.v.), kỹ thuật tính năng là một bước quan trọng để cải thiện hiệu suất của các mô hình. Câu hỏi của tôi là có vấn đề gì không nếu chúng ta thực hiện bất …

9 machine-learning  random-forest  feature-construction  gbm  boosting 

Tôi đang cố gắng sử dụng hồi quy Rừng ngẫu nhiên. Tôi có một biến trả lời: y = rnorm(10000, mean=0, sd=3) Và một vài biến dự đoán (chỉ là phản ứng có thêm nhiễu): x = data.frame(v1=y + rnorm(10000, mean=0, sd=3), v2=y + rnorm(10000, mean=0, sd=3), v3=y + rnorm(10000, …

9 r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble 

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 

Tôi có một bộ dữ liệu với 5,818,446 dòng và 51 cột, trong đó 50 trong số đó là các yếu tố dự đoán. Phản ứng của tôi là định lượng, vì vậy tôi quan tâm đến mô hình hồi quy. Tôi đang cố gắng điều chỉnh một khu rừng …

8 r  random-forest  large-data 

Trong tất cả các tài liệu rừng ngẫu nhiên (hồi quy) mà tôi đã đọc, khi đến lúc thu thập dự đoán của tất cả các cây, chúng tôi lấy giá trị trung bình làm dự đoán. Câu hỏi của tôi là tại sao chúng ta làm điều đó? Có …

8 regression  random-forest  ensemble 

Tôi có một bộ dữ liệu x, y tôi đang sử dụng để xây dựng một khu rừng ngẫu nhiên. Dữ liệu x là một vectơ của các giá trị bao gồm một số NA. Vì vậy, tôi sử dụng rfImputeđể xử lý dữ liệu còn thiếu và tạo một …

8 r  random-forest  missing-data 

Tôi đã đọc tuyên bố này nhiều lần nhưng chưa bao giờ bắt gặp một bằng chứng. Tôi muốn thử tự sản xuất một cái nhưng tôi thậm chí không chắc chắn về việc sử dụng ký hiệu nào. Bất cứ ai có thể giúp tôi với điều này?

8 mathematical-statistics  random-forest  unbiased-estimator  proof 

Câu hỏi này đã có câu trả lời ở đây : Mô hình của tôi có tốt không, dựa trên giá trị chẩn đoán ( / AUC / precision / RMSE, v.v.)? R2R2R^2 (3 câu trả lời) Đóng cửa 7 tháng trước . Tôi có dữ liệu học tập bao …

8 classification  random-forest  out-of-sample 

Tôi là một người mới làm quen với R và lựa chọn tính năng, và đã thử gói Boruta để chọn (giảm) số lượng biến của tôi (n = 40). Tôi nghĩ rằng phương pháp này cũng đã tính đến mối tương quan có thể có giữa các biến, tuy …

8 r  feature-selection  random-forest  boruta 

tôi có một bộ dữ liệu là nhị phân. mỗi bộ giá trị của biến nằm trong miền: true, false. thuộc tính "đặc biệt" của tập dữ liệu này là phần lớn các giá trị là "sai". tôi đã sử dụng một thuật toán học mạng bayes để học một …

8 machine-learning  classification  svm  random-forest  bayesian-network 

Tôi có 5 biến cho mỗi quốc gia trên thế giới và tôi cần phân tích tác động và tương tác của chúng trên một biến độc lập. Rừng ngẫu nhiên sẽ phù hợp với phạm vi của tôi vì nó liên quan đến các mối quan hệ phi tuyến …

8 random-forest  spatial  independence