Запитання з тегом «cart»

Випадкові ліси (RFs) - конкурентоспроможний метод моделювання / видобутку даних. Модель РФ має один вихід - змінну виводу / прогнозування. Наївним підходом до моделювання декількох виходів з радіочастотними сигналами було б побудова RF для кожної вихідної змінної. Таким чином, ми маємо N незалежних моделей, і там, де є кореляція між …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

У процедурі rpart () для створення моделей CART ви вказуєте параметр складності, до якого потрібно обрізати дерево. Я бачив дві різні рекомендації щодо вибору параметра складності: Виберіть параметр складності, пов'язаний з мінімально можливою перехресною вадою помилки. Цей метод рекомендують Quick-R та HSAUR. Виберіть параметр найбільшої складності, чия оціночна перехресна перевірена …

16 r  cart  rpart 

Припустимо , що ми маємо два регресійних дерев (Дерево і дерево B) , що відображення вхідних для виведення у ∈ R . Нехай у = е А ( х ) для дерева A і F B ( х ) для дерева B. Кожного дерева використовує двійковий шпагат, з гіперплоскостямі як …

15 regression  machine-learning  cart 

Я працюю над мірою важливості функції Джині для випадкових лісів. Тому мені потрібно обчислити зменшення домішки вузла Джіні. Ось як я це роблю, що призводить до конфлікту з визначенням, що говорить про те, що я десь повинен помилятися ... :) Для двійкового дерева та, враховуючи ймовірність лівих і правих дітей, …

15 feature-selection  random-forest  cart 

Минув час, як я подивився на перегородки дерев. Востаннє я робив подібні речі, мені подобається вечірка в R (створена Hothorn). Ідея умовного умовиводу через вибірку має для мене сенс. Але rpart також мав звернення. У поточній заявці (я не можу дати деталей, але це передбачає спробу визначити, хто потрапить до …

15 r  cart  rpart  partitioning 

Я фактично пишу реалізацію випадкових лісів, але я вважаю, що питання стосується дерев рішень (незалежно від РФ). Отже, контекст полягає в тому, що я створюю вузол у дереві рішень, і змінні прогнозування, і цілі є безперервними. Вузол має розділений поріг для даних розділів на два набори, і я створюю новий …

15 algorithms  cart  random-forest 

Запитання Це залежить від того, чи є дерево дрібним чи глибоким? Або ми можемо сказати це незалежно від глибини / рівнів дерева? Чому ухил низький і дисперсія висока? Будь-ласка, поясніть інтуїтивно та математично

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

Оскільки алгоритм дерева рішень розділяється на атрибут на кожному кроці, максимальна глибина дерева рішень дорівнює кількості атрибутів даних. Це правильно?

14 classification  cart 

Коротка версія: Я шукаю пакет R, який може будувати дерева рішень, тоді як кожен лист у дереві рішень - це повна модель лінійної регресії. AFAIK, бібліотека rpartстворює дерева рішень, де залежна змінна є постійною у кожному аркуші. Чи є інша бібліотека (або rpartустановка, про яку я не знаю), яка може …

14 r  regression  rpart  cart 

Колега в моєму кабінеті сьогодні сказав мені: "Деревові моделі не гарні, тому що вони потрапляють під екстремальні спостереження". Пошук тут призвів до цієї теми, яка в основному підтримує заяву. Що призводить мене до питання - за якої ситуації модель CART може бути надійною, і як це показано?

14 regression  classification  robust  cart 

Чи може хто-небудь допомогти пояснити деякі математики, що стоять за класифікацією в CART? Я хочу зрозуміти, як відбуваються два основні етапи. Наприклад, я підготував класифікатор CART на наборі даних і використав тестовий набір даних для позначення його прогнозованої продуктивності, але: Як обирається початковий корінь дерева? Чому і як формується кожна …

14 regression  classification  data-mining  cart 

Випадковий ліс - це сукупність дерев рішень, що дотримуються концепції сміття. Коли ми переходимо від одного дерева рішень до наступного дерева рішень, то як інформація, отримана за останнім деревом рішення, рухається вперед до наступного? Тому що, наскільки я розумію, немає нічого подібного до навченої моделі, яка створюється для кожного дерева …

14 machine-learning  random-forest  cart  bagging 

Я зовсім новачок у машинному навчанні, CART-техніці тощо, і я сподіваюся, що моя наївність не надто очевидна. Як Random Forest обробляє багаторівневі / ієрархічні структури даних (наприклад, коли взаємозв'язок на рівні рівнів представляє інтерес)? Тобто набори даних з одиницями аналізу на декількох ієрархічних рівнях ( наприклад , учні вкладені в …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 6 місяців тому . Чи є хороша бібліотека пітонів для навчання підсилених дерев рішень?

13 python  cart  boosting 

Зазвичай ми не можемо намалювати криву ROC для дискретних класифікаторів, таких як дерева рішень. Я правий? Чи є можливість намалювати криву ROC для Dtrees?

13 roc  cart