Запитання з тегом «random-forest»

У мене проблема з виходів із вхідними функціями та виходами. Виходи мають складну нелінійну кореляційну структуру.dxdxd_xdydyd_y Я хотів би використати випадкові ліси, щоб зробити регресію. Наскільки я можу сказати, випадкові ліси для регресії працюють лише з одним виходом, тому мені доведеться тренувати випадкові ліси - по одному на кожен вихід. …

23 regression  multivariate-analysis  random-forest 

Я навіть не впевнений, що питання має багато сенсу, але я думаю, що я побачив пару назв робіт, де вони пропонували випадковий ліс із випадковими ефектами. Чи можливо це в R?

22 r  random-forest  random-effects-model 

R-пакет randomForest R не може обробляти коефіцієнт з більш ніж 32 рівнями. Коли йому задано більше 32 рівнів, він видає повідомлення про помилку: Не може працювати з категоричними прогнозами з більш ніж 32 категоріями. Але у мене є кілька факторів. Деякі з них мають рівні 1000+, а деякі - 100+. …

22 r  random-forest  many-categories 

Це запитання було перенесено із переповнення стека, оскільки на нього можна відповісти на перехресному підтвердженні. Мігрували 5 років тому . Я читав інші теми про графіки часткової залежності, і більшість з них стосується того, як ви насправді побудуєте їх за допомогою різних пакетів, а не як ви можете їх точно …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

Я читав звіт про переможне рішення конкурсу Kaggle ( Класифікація зловмисних програм ). Звіт можна знайти у цьому дописі на форумі . Проблема була проблемою класифікації (дев'ять класів, метрика - логарифмічна втрата) із 10000 елементами в наборі поїздів, 10000 елементами в тестовому наборі. Під час змагань моделі оцінювались проти 30% …

21 machine-learning  random-forest  boosting  overfitting  semi-supervised 

Я запустив регресійну модель OLS на наборі даних з 5 незалежними змінними. Незалежні змінні та залежні змінні є одночасно безперервними та лінійно пов'язаними. Площа R становить близько 99,3%. Але коли я запускаю те саме, використовуючи випадковий ліс у R, то мій результат '% Варіант пояснив: 88.42'. Чому випадковий лісовий результат …

21 r  regression  random-forest 

Чи можна контролювати вартість помилкової класифікації в пакеті R randomForest ? У моїй власній роботі хибні негативи (наприклад, помилки, що у людини може бути захворювання) набагато дорожчі, ніж помилкові позитиви. Пакет rpart дозволяє користувачеві контролювати витрати на помилкову класифікацію, визначаючи матрицю втрат, щоб по-різному визначити неправильні класифікації. Чи існує щось …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

Мені хотілося б знати, чи є якісь / якісь переваги використання стратифікованого вибірки замість випадкової вибірки під час поділу оригінального набору даних на навчальний та тестовий набір для класифікації. Крім того, чи вводить стратифікований вибірковий отвір більше класифікації в класифікатор, ніж випадковий вибірки Додаток, для якого я хотів би використовувати …

21 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

Я точно не розумію, що розуміється під розміром вузла. Я знаю, що таке вузол рішення, але не той розмір вузла.

20 machine-learning  random-forest  bagging 

Я начебто новачок у передачі даних / машинне навчання / тощо. і читав про пару способів поєднання декількох моделей і циклів однієї моделі для покращення прогнозів. Моє враження від прочитання декількох статей (які часто цікаві та чудові в теорії та грецьких літерах, але короткий код та фактичні приклади) полягає в …

20 r  random-forest  k-nearest-neighbour  ensemble 

Я не фахівець з випадкових лісів, але чітко розумію, що ключовим питанням випадкового лісу є (випадкове) генерування дерев. Чи можете ви пояснити мені, як генеруються дерева? (тобто Який використовуваний розподіл для генерації дерев?) Спасибі заздалегідь !

20 machine-learning  r  algorithms  cart  random-forest 

Я експериментую з випадковими лісами з scikit-learn, і я отримую чудові результати свого навчального набору, але порівняно погані результати на моєму тестовому наборі ... Ось проблема (натхненна покером), яку я намагаюся вирішити: Враховуючи дірові карти гравця A, картки гравців B з дірками та флоп (3 карти), який гравець має найкращу …

19 classification  random-forest  scikit-learn 

Якщо я правильно зрозумів, в алгоритмі машинного навчання модель має вчитися на своєму досвіді, тобто коли модель дає неправильний прогноз для нових випадків, вона повинна адаптуватися до нових спостережень, і з часом модель стає все кращою . Я не бачу, щоб логістична регресія мала цю характеристику. То чому це все …

19 machine-learning  logistic  random-forest 

Для регресії використовуються випадкові ліси. Однак, наскільки я розумію, вони призначають середнє цільове значення для кожного аркуша. Оскільки в кожному дереві є лише обмежене листя, є лише конкретні значення, які ціль може отримати з нашої регресійної моделі. Отже, це не просто "дискретна" регресія (як ступінчаста функція), а не така, як …

18 regression  random-forest  cart 

Чи більш ефективна реалізація ER (яка схожа Extreme Gradient Boostingна збільшення градієнта) - чи важлива різниця з практичної точки зору? Є R пакет, який реалізує їх. Чи є новий алгоритм, який долає "загальну" реалізацію (пакет RandomForest від R) не лише з точки зору ефективності, але і в деяких інших сферах? …

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest