Câu hỏi được gắn thẻ «random-forest»

Rừng ngẫu nhiên là một phương pháp học máy dựa trên việc kết hợp các đầu ra của nhiều cây quyết định.

5
Rừng ngẫu nhiên và hồi quy
Tôi đã chạy một mô hình hồi quy OLS trên tập dữ liệu với 5 biến độc lập. Các biến độc lập và biến phụ thuộc đều liên tục và liên quan tuyến tính. Quảng trường R là khoảng 99,3%. Nhưng khi tôi chạy tương tự bằng cách sử dụng …
3
Kết hợp mô hình học máy
Tôi là người mới đối với datamining / machine learning / v.v. và đã đọc về một vài cách để kết hợp nhiều mô hình và chạy cùng một mô hình để cải thiện dự đoán. Ấn tượng của tôi khi đọc một vài bài báo (thường rất thú vị …
1
Lợi ích của việc phân tầng so với lấy mẫu ngẫu nhiên để tạo dữ liệu đào tạo trong phân loại
Tôi muốn biết nếu có bất kỳ / một số lợi thế của việc sử dụng lấy mẫu phân tầng thay vì lấy mẫu ngẫu nhiên, khi tách tập dữ liệu gốc thành tập huấn luyện và kiểm tra để phân loại. Ngoài ra, lấy mẫu phân tầng có đưa …
2
Rừng ngẫu nhiên là quá mức?
Tôi đang thử nghiệm các khu rừng ngẫu nhiên với scikit-learn và tôi đang nhận được kết quả tuyệt vời của bộ huấn luyện của mình, nhưng kết quả tương đối kém trong bộ thử nghiệm của tôi ... Đây là vấn đề (lấy cảm hứng từ bài xì phé) …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.