Вопросы с тегом «cart»

Случайные леса (RF) - это конкурентный метод моделирования / добычи данных. Модель RF имеет один выход - переменную выход / прогноз. Наивный подход к моделированию нескольких выходов с RFs должен был бы построить RF для каждой выходной переменной. Таким образом, у нас есть N независимых моделей, и там, где есть …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

В подпрограмме rpart () для создания моделей CART вы указываете параметр сложности, к которому вы хотите удалить свое дерево. Я видел две разные рекомендации по выбору параметра сложности: Выберите параметр сложности, связанный с минимально возможной перекрестной проверкой ошибки. Этот метод рекомендуется Quick-R и HSAUR. Выберите параметр наибольшей сложности, оценочная перекрестная …

16 r  cart  rpart 

Предположим, у нас есть два дерева регрессии (дерево A и дерево B), которые отображают входные данные на выходные данные . Пусть \ hat {y} = f_A (x) для дерева A и f_B (x) для дерева B. Каждое дерево использует двоичные разбиения с гиперплоскостями в качестве разделяющих функций.x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^dy^∈Ry^∈R\hat{y} \in …

15 regression  machine-learning  cart 

Я работаю над критерием важности функции Джини для случайного леса. Следовательно, мне нужно рассчитать уменьшение Джини примеси в узле. Вот как я это делаю, что приводит к конфликту с определением, предполагающим, что я где-то ошибаюсь ... :) Для бинарного дерева и с учетом вероятностей левого и правого потомков я могу …

15 feature-selection  random-forest  cart 

Прошло много времени с тех пор, как я посмотрел на разделение деревьев. В прошлый раз, когда я делал подобные вещи, мне нравилась вечеринка в R (созданная Hothorn). Идея условного вывода через выборку имеет для меня смысл. Но у rpart тоже была апелляция. В текущем приложении (я не могу дать подробности, …

15 r  cart  rpart  partitioning 

На самом деле я пишу реализацию Случайных Лесов, но я считаю, что вопрос специфичен для деревьев решений (независимо от RF). Таким образом, контекст заключается в том, что я создаю узел в дереве решений, и предсказание и целевые переменные являются непрерывными. Узел имеет пороговое значение для разделения данных на два набора, …

15 algorithms  cart  random-forest 

Вопросов Зависит ли это от того, мелкое дерево или глубокое? Или мы можем сказать это независимо от глубины / уровня дерева? Почему уклон низкий и дисперсия высокая? Пожалуйста, объясните интуитивно и математически

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

Поскольку алгоритм дерева решений разделяется на атрибут на каждом шаге, максимальная глубина дерева решений равна количеству атрибутов данных. Это верно?

14 classification  cart 

Короткая версия: я ищу R-пакет, который может строить деревья решений, тогда как каждый лист в дереве решений является полной моделью линейной регрессии. AFAIK, библиотека rpartсоздает деревья решений, в которых зависимая переменная является постоянной в каждом листе. Есть ли другая библиотека (или rpartнастройка, о которой я не знаю), которая может создавать …

14 r  regression  rpart  cart 

Коллега в моем офисе сказал мне сегодня: «Модели деревьев не хороши, потому что их ловят экстремальные наблюдения». Поиск здесь привел к этой теме, которая в основном поддерживает претензию. Что приводит меня к вопросу - в какой ситуации модель CART может быть надежной и как это показано?

14 regression  classification  robust  cart 

Может ли кто-нибудь помочь объяснить некоторые математические основы классификации в CART? Я смотрю, чтобы понять, как происходит два основных этапа. Например, я обучил классификатор CART на наборе данных и использовал тестовый набор данных, чтобы отметить его прогнозную производительность, но: Как выбрать начальный корень дерева? Почему и как формируется каждая отрасль? …

14 regression  classification  data-mining  cart 

Случайный лес - это набор деревьев решений, следующих концепции бэгинга. Когда мы переходим от одного дерева решений к следующему дереву решений, то как информация, полученная с помощью последнего дерева решений, переходит к следующему? Потому что, насколько я понимаю, нет ничего лучше обученной модели, которая создается для каждого дерева решений и …

14 machine-learning  random-forest  cart  bagging 

Я довольно новичок в машинном обучении, методиках CART и тому подобном, и я надеюсь, что моя наивность не слишком очевидна. Как случайный лес обрабатывает многоуровневые / иерархические структуры данных (например, когда интерес представляет межуровневое взаимодействие)? То есть наборы данных с единицами анализа на нескольких иерархических уровнях ( например , ученики, …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос так, чтобы он был по теме перекрестной проверки. Закрыто 5 месяцев назад . Есть ли хорошая библиотека Python для обучения расширенных деревьев решений?

13 python  cart  boosting 

Обычно мы не можем нарисовать ROC-кривую для дискретных классификаторов, таких как деревья решений. Я прав? Есть ли способ нарисовать ROC-кривую для Dtrees?

13 roc  cart