Câu hỏi được gắn thẻ «random-forest»

Tôi thực sự đang viết một triển khai Rừng ngẫu nhiên nhưng tôi tin rằng câu hỏi dành riêng cho cây quyết định (không phụ thuộc vào RF). Vì vậy, bối cảnh là tôi đang tạo một nút trong cây quyết định và cả hai biến dự đoán và biến …

15 algorithms  cart  random-forest 

Tôi hiện đang điều chỉnh các khu rừng ngẫu nhiên cho một vấn đề phân loại bằng cách sử dụng randomForestgói trong R và không chắc chắn về cách báo cáo lỗi đào tạo cho các mô hình này. Lỗi đào tạo của tôi gần bằng 0% khi tôi tính …

15 r  machine-learning  classification  random-forest  overfitting 

Làm thế nào để randomForestgói ước tính xác suất lớp khi tôi sử dụng predict(model, data, type = "prob")? Tôi đã sử dụng rangerđể đào tạo các khu rừng ngẫu nhiên bằng cách sử dụng probability = Tđối số để dự đoán xác suất. rangernói trong tài liệu rằng nó: …

15 r  random-forest  prediction 

Tôi đang phân tích một tập dữ liệu bằng mô hình hiệu ứng hỗn hợp với một hiệu ứng cố định (điều kiện) và hai hiệu ứng ngẫu nhiên (người tham gia do thiết kế chủ đề và cặp bên trong). Mô hình được tạo ra với lme4gói : exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Giả sử chúng ta có đáp ứng Y và các yếu tố dự đoán X1, ...., Xn. Nếu chúng ta cố gắng điều chỉnh Y thông qua mô hình tuyến tính của X1, ...., Xn và điều đó đã xảy ra rằng mối quan hệ thực sự giữa Y và …

15 machine-learning  random-forest 

Khi sử dụng bootstrapping để đánh giá mô hình, tôi luôn nghĩ rằng các mẫu ngoài túi được sử dụng trực tiếp làm bộ thử nghiệm. Tuy nhiên, điều này dường như không phải là trường hợp cho NỮA scikit-họcBootstrap cách tiếp cận, mà dường như để xây dựng các …

15 cross-validation  bootstrap  random-forest  scikit-learn  bagging 

Để thúc đẩy các thuật toán, tôi sẽ nói rằng chúng phát triển khá tốt. Đầu năm 1995 AdaBoost đã được giới thiệu, sau một thời gian, nó là Máy tăng tốc Gradient (GBM). Gần đây, khoảng năm 2015 XGBoost đã được giới thiệu, chính xác, xử lý quá mức …

14 random-forest  boosting  bagging 

Tôi hơi bối rối: Làm thế nào các kết quả của một Mô hình được đào tạo thông qua caret khác với mô hình trong gói ban đầu? Tôi đọc Có cần tiền xử lý trước khi dự đoán bằng FinalModel của RandomForest với gói caret không? nhưng tôi không …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

Tôi đang đào tạo một mô hình phân loại với Rừng ngẫu nhiên để phân biệt giữa 6 loại. Dữ liệu giao dịch của tôi có khoảng 60k + quan sát và 35 biến. Đây là một ví dụ về cách nó trông như thế nào. _________________________________________________ |user_id|acquisition_date|x_var_1|x_var_2| y_vay | …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

Tôi muốn tạo một khu rừng ngẫu nhiên bằng quy trình sau: Xây dựng cây trên một mẫu ngẫu nhiên của dữ liệu và tính năng bằng cách sử dụng thông tin để xác định phân tách Chấm dứt một nút lá nếu vượt quá độ sâu được xác định …

14 classification  random-forest  lasso  ensemble 

Tôi đã sử dụng RandomForest để phân loại 6 hành vi của động vật (ví dụ: Đứng, Đi bộ, Bơi, v.v.) dựa trên 8 biến số (tư thế và chuyển động cơ thể khác nhau). MDSplot trong gói RandomForest cung cấp cho tôi đầu ra này và tôi gặp vấn …

14 r  classification  random-forest  multidimensional-scaling 

Tôi đang áp dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên làm phân loại trên bộ dữ liệu microarray được chia thành hai nhóm được biết đến với 1000 tính năng. Sau lần chạy đầu tiên, tôi xem xét tầm quan trọng của các tính năng và chạy lại thuật toán cây …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

Trên thực tế, tôi nghĩ rằng tôi đã hiểu những gì người ta có thể thể hiện với cốt truyện phụ thuộc một phần, nhưng sử dụng một ví dụ giả thuyết rất đơn giản, tôi đã khá bối rối. Trong đoạn mã sau tôi tạo ba biến độc lập …

14 r  random-forest  boosting  partial-plot 

Một khu rừng ngẫu nhiên là một tập hợp các cây quyết định theo khái niệm đóng bao. Khi chúng ta chuyển từ cây quyết định này sang cây quyết định tiếp theo thì làm thế nào để thông tin học được từ cây quyết định cuối cùng chuyển sang …

14 machine-learning  random-forest  cart  bagging 

Hiện tại tôi đang sử dụng hộp công cụ RF trên MATLAB cho một vấn đề phân loại nhị phân Tập dữ liệu: 50000 mẫu và hơn 250 tính năng Vì vậy, số lượng cây và tính năng được chọn ngẫu nhiên trên mỗi phân chia để trồng cây là …

14 machine-learning  classification  random-forest