Câu hỏi được gắn thẻ «random-forest»

Tôi đang cố gắng xác định mô hình tốt nhất để dự đoán giá ô tô, sử dụng giá và tính năng có sẵn trên các trang web quảng cáo phân loại ô tô. Để làm điều này, tôi đã sử dụng một vài mô hình từ thư viện scikit-learn …

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

Tôi đang làm việc với nhiều thuật toán: RandomForest, ReasonTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear và rbf), KNN, LDA và XGBoost. Tất cả đều khá nhanh ngoại trừ SVM. Đó là khi tôi biết rằng nó cần tính năng mở rộng để hoạt động nhanh hơn. Sau đó, tôi bắt …

17 machine-learning  svm  random-forest  naive-bayes  xgboost 

Khi tôi đã xây dựng mô hình rừng ngẫu nhiên (hồi quy) trong R, cuộc gọi rf$importancecung cấp cho tôi hai biện pháp cho mỗi biến dự đoán %IncMSEvà IncNodePurity. Là sự giải thích rằng các biến dự đoán có %IncMSEgiá trị nhỏ hơn quan trọng hơn các biến dự …

17 r  feature-selection  random-forest 

Tôi đang cố gắng hiểu làm thế nào tôi có thể có được tầm quan trọng tính năng của một biến phân loại đã được chia thành các biến giả. Tôi đang sử dụng scikit-learn không xử lý các biến phân loại cho bạn theo cách R hoặc h2o làm. …

17 categorical-data  random-forest  interpretation  importance 

Random Forests (RF) là một phương pháp khai thác / mô hình hóa dữ liệu cạnh tranh. Một mô hình RF có một đầu ra - biến đầu ra / dự đoán. Cách tiếp cận ngây thơ để mô hình hóa nhiều đầu ra với RF sẽ là xây dựng …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

Tôi có một bộ dữ liệu với hầu hết các biến tài chính (120 tính năng, ví dụ 4k) hầu hết có tương quan cao và rất ồn (ví dụ: các chỉ số kỹ thuật) vì vậy tôi muốn chọn khoảng 20-30 để sử dụng sau này với đào tạo …

16 feature-selection  random-forest  python 

Máy tăng cường độ dốc của Friedman có thể đạt được hiệu suất tốt hơn Rừng ngẫu nhiên của Breiman không? Nếu vậy, trong điều kiện hoặc loại dữ liệu nào có thể làm cho gbm tốt hơn?

16 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting 

Vì vậy, tôi là người mới trong lĩnh vực ML và tôi cố gắng thực hiện một số phân loại. Mục tiêu của tôi là dự đoán kết quả của một sự kiện thể thao. Tôi đã thu thập một số dữ liệu lịch sử và bây giờ cố gắng …

16 classification  svm  feature-selection  random-forest 

Tôi đang khám phá các phương pháp phân loại khác nhau cho một dự án mà tôi đang thực hiện và quan tâm đến việc thử Rừng ngẫu nhiên. Tôi đang cố gắng giáo dục bản thân khi đi cùng, và sẽ đánh giá cao bất kỳ trợ giúp nào …

16 r  machine-learning  random-forest 

Tôi đang cố gắng sử dụng Rừng ngẫu nhiên để dự đoán kết quả của một tập dữ liệu cực kỳ mất cân bằng (tỷ lệ lớp thiểu số chỉ khoảng 1% hoặc thậm chí ít hơn). Bởi vì thuật toán Rừng ngẫu nhiên truyền thống giảm thiểu tỷ lệ …

16 r  random-forest 

Các biến đầu vào của tôi có kích thước khác nhau. Một số biến là số thập phân trong khi một số là hàng trăm. Có cần thiết phải căn giữa (trừ trung bình) hoặc tỷ lệ (chia cho độ lệch chuẩn) các biến đầu vào này để làm cho …

16 random-forest  standardization  data-preprocessing  centering 

Tôi còn khá mới với những khu rừng ngẫu nhiên. Trước đây, tôi luôn so sánh độ chính xác của sự phù hợp với thử nghiệm so với sự phù hợp với sự phù hợp để phát hiện bất kỳ sự quá mức nào. Nhưng tôi chỉ đọc ở đây …

15 cross-validation  random-forest  overfitting 

Tôi muốn biết liệu rừng ngẫu nhiên của Breiman (rừng ngẫu nhiên trong gói R RandomForest) sử dụng làm tiêu chí chia tách (tiêu chí lựa chọn thuộc tính) hay chỉ số Gini? Tôi đã cố gắng tìm ra nó trên http: //www.stat.ber siêu.edu / ~zonamiman/RandomForests/cc_home.htmlm và trong tài liệu …

15 r  random-forest  entropy  gini 

Tôi đang làm việc trên thước đo tầm quan trọng của tính năng Gini cho rừng ngẫu nhiên. Do đó, tôi cần tính toán giảm Gini trong tạp chất nút. Đây là cách tôi làm như vậy, dẫn đến mâu thuẫn với định nghĩa, cho thấy tôi phải sai ở …

15 feature-selection  random-forest  cart 

Tôi đang cố gắng sử dụng Hồi quy rừng ngẫu nhiên trong scikits-learn. Vấn đề là tôi đang nhận được một lỗi kiểm tra thực sự cao: train MSE, 4.64, test MSE: 252.25. Đây là cách dữ liệu của tôi trông: (màu xanh: dữ liệu thực, màu xanh lá cây: …

15 regression  random-forest  scikit-learn