Запитання з тегом «random-forest»

Я зрозумів, що випадкові ліси та надзвичайно рандомізовані дерева відрізняються тим, що розщеплення дерев у Випадковому лісі є детермінованими, тоді як вони є випадковими у випадку надзвичайно рандомізованих дерев (якщо бути точнішим, наступний розкол - найкращий розкол серед випадкових рівномірних розщеплень у вибраних змінних для поточного дерева). Але я не …

40 machine-learning  correlation  references  random-forest 

Я знаю, що це досить специфічне Rзапитання, але я, можливо, думаю про відхилення в пропорції, пояснене, , неправильно. Ось іде.R2R2R^2 Я намагаюся використовувати Rпакет randomForest. У мене є деякі дані про навчання та дані тестування. Коли я підходить до випадкової лісової моделі, ця randomForestфункція дозволяє вводити нові дані тестування для …

38 r  correlation  predictive-models  random-forest  r-squared 

Я працюю над набором даних з 200 000+ зразків і приблизно 50 особливостей на вибірку: 10 безперервних змінних, а інші ~ 40 - категоричні змінні (країни, мови, наукові галузі тощо). Для цих категоричних змінних у вас є, наприклад, 150 різних країн, 50 мов, 50 наукових галузей тощо ... Поки мій …

37 machine-learning  classification  categorical-data  random-forest  many-categories 

Я хочу підготувати класифікатора, який буде розмежовувати об'єкти Type Aта Type Bоб'єкти з досить великим навчальним набором з приблизно 10000 об'єктів, приблизно половина з яких є, Type Aа половина - Type B. Набір даних складається з 100 безперервних функцій, що деталізують фізичні властивості комірок (розмір, середній радіус тощо). Візуалізація даних …

36 r  machine-learning  random-forest 

Я отримав сценарій R від когось, щоб запустити випадкову лісову модель. Я змінив і запустив його з деякими даними про співробітників. Ми намагаємось передбачити добровільні розлуки. Ось додаткова інформація: це класифікаційна модель: 0 = перебування працівника, 1 = працівник припинено, зараз ми дивимося лише на десяток змінних прогнозів, дані "незбалансовані", …

35 r  classification  error  random-forest 

У мене виникають труднощі з розумінням того, як інтерпретувати вихідний показник важливості з пакету Random Forest. Середнє зниження точності зазвичай характеризується як "зниження точності моделі від перестановки значень у кожній функції". Це твердження про функцію в цілому або про конкретні значення в межах функції? В будь-якому випадку, чи означає середнє …

34 r  machine-learning  classification  random-forest 

Я читав у кількох джерелах, включаючи це , про те, що випадкові ліси не чутливі до людей, що переживають люди (наприклад, Логістична регресія та інші методи боротьби з МС). Однак дві інтуїції говорять мені про інше: Щоразу, коли будується дерево рішень, усі точки повинні бути класифіковані. Це означає, що навіть …

33 random-forest  bootstrap  outliers  cart 

На моє розуміння, сильно корельовані змінні не спричинять проблем мультиколінеарності у випадковій лісовій моделі (Будь ласка, виправте мене, якщо я помиляюся). Однак, з іншого боку, якщо у мене буде занадто багато змінних, що містять подібну інформацію, чи буде вага цієї моделі занадто великою, ніж інші? Наприклад, є два набори інформації …

32 random-forest  multicollinearity  ensemble 

Я хотів би визначити відносну важливість наборів змінних до randomForestкласифікаційної моделі в Р. importanceФункція забезпечує MeanDecreaseGiniметрику для кожного окремого предиктора - чи це так просто, як підсумовувати це для кожного предиктора в наборі? Наприклад: # Assumes df has variables a1, a2, b1, b2, and outcome rf <- randomForest(outcome ~ ., …

31 r  machine-learning  classification  random-forest 

Я намагаюся досягти швидкості з R. Я врешті-решт хочу використовувати R-бібліотеки для класифікації тексту. Мені було просто цікаво, який досвід людей щодо масштабованості R, коли мова йде про класифікацію тексту. Я, швидше за все, зіткнувся з великими розмірними даними (~ 300k розмірів). Я дивлюся на використання SVM та Random Forest, …

30 r  machine-learning  svm  text-mining  random-forest 

Мої функції "кожен вимір має різний діапазон значення. Хочу знати, чи важливо нормалізувати цей набір даних.

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Я використовую caret, щоб запустити перехрещений випадковий ліс над набором даних. Змінна Y - фактор. У моєму наборі даних немає NaN, Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

У алгоритмі випадкових лісів Брейман (автор) будує матрицю подібності таким чином: Надсилайте всі приклади навчання вниз по кожному дереву в лісі Якщо два приклади приземляються в один приріст листя, відповідний елемент у матриці подібності на 1 Нормалізуйте матрицю з кількістю дерев Він каже: Близькість між випадками n і k утворює …

27 random-forest  distance  similarities  euclidean 

Випадкові ліси, як відомо, досить добре виконують різні завдання та їх називають шкірянинами методів навчання . Чи є якісь проблеми чи конкретні умови, за яких слід уникати використання випадкового лісу?

25 machine-learning  classification  random-forest 

Чи є R випадкова реалізація лісу, яка добре працює з дуже рідкими даними? У мене є тисячі або мільйони булевих вхідних змінних, але лише сотні або близько того будуть ПРАВИЛЬНИми для будь-якого прикладу. Я відносно новий в R і помітив, що існує пакет "Матриця" для роботи з розрідженими даними, але …

23 r  random-forest  sparse