Вопросы с тегом «random-forest»

У меня проблема регрессии с несколькими выходами с входными функциями и выходными . Выходы имеют сложную нелинейную корреляционную структуру.dxdxd_xdydyd_y Я хотел бы использовать случайные леса, чтобы сделать регрессию. Насколько я могу судить, случайные леса для регрессии работают только с одним выходом, поэтому мне пришлось бы тренировать случайные леса - по …

23 regression  multivariate-analysis  random-forest 

Я даже не уверен, что этот вопрос имеет большой смысл, но я думаю, что видел пару названий статей, в которых предлагался случайный лес со случайными эффектами. Это возможно в R?

22 r  random-forest  random-effects-model 

R-пакет randomForest не может обрабатывать фактор с более чем 32 уровнями. Когда ему дается более 32 уровней, выдается сообщение об ошибке: Не может обрабатывать категориальные предикторы с более чем 32 категориями. Но у меня есть несколько факторов. Некоторые из них имеют более 1000 уровней, а некоторые - более 100. У …

22 r  random-forest  many-categories 

Этот вопрос был перенесен из переполнения стека, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 5 лет назад . Я читал другие темы о графиках частичной зависимости, и большинство из них касаются того, как вы на самом деле строите их с помощью разных пакетов, а не того, как …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

Я читал отчет о победившем решении конкурса Kaggle ( Malware Classification ). Отчет можно найти в этом сообщении на форуме . Эта проблема была проблемой классификации (девять классов, метрика - логарифмическая потеря) с 10000 элементами в наборе поездов, 10000 элементов в наборе испытаний. Во время конкурса модели оценивались по сравнению …

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

Я запустил модель регрессии МНК на наборе данных с 5 независимыми переменными. Независимые переменные и зависимые переменные являются непрерывными и линейно связаны. Площадь R составляет около 99,3%. Но когда я запускаю то же самое, используя случайный лес в R, мой результат выглядит так: «% Var объяснено: 88.42». Почему случайный лесной …

21 r  regression  random-forest 

Можно ли контролировать стоимость ошибочной классификации в пакете R randomForest ? В моей собственной работе ложные отрицания (например, отсутствие по ошибке того, что у человека может быть заболевание) намного дороже ложных срабатываний. Пакет rpart позволяет пользователю контролировать затраты на неправильную классификацию, указывая матрицу потерь для неправильной классификации веса по-разному. Существует …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

Я не понимаю точно, что подразумевается под размером узла. Я знаю, что такое узел принятия решения, но не знаю, какой это размер узла.

20 machine-learning  random-forest  bagging 

Я немного новичок в изучении данных / машинного обучения / и т.д. и читали о нескольких способах объединения нескольких моделей и прогонов одной и той же модели для улучшения прогнозов. У меня сложилось впечатление, что после прочтения пары статей (которые часто интересны и хороши в теории и греческом языке, но …

20 r  random-forest  k-nearest-neighbour  ensemble 

Я не эксперт по случайным лесам, но я четко понимаю, что ключевая проблема со случайным лесом - это (случайное) генерирование деревьев. Можете ли вы объяснить мне, как создаются деревья? (т.е. что такое используемый дистрибутив для генерации дерева?) Заранее спасибо !

20 machine-learning  r  algorithms  cart  random-forest 

Я хотел бы знать, есть ли какие-либо / некоторые преимущества использования стратифицированной выборки вместо случайной выборки при разделении исходного набора данных на обучающий и тестовый набор для классификации. Кроме того, дает ли стратифицированная выборка больше смещения в классификаторе, чем случайная выборка? Приложение, для которого я хотел бы использовать стратифицированную выборку …

20 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

Я экспериментирую со случайными лесами с помощью scikit-learn, и я получаю отличные результаты моего тренировочного набора, но относительно плохие результаты на моем тестовом наборе ... Вот проблема (по мотивам покера), которую я пытаюсь решить: с учетом карманных карт игрока А, карманных карт игрока Б и флопа (3 карты), у какого …

19 classification  random-forest  scikit-learn 

Если я правильно понял, в алгоритме машинного обучения модель должна учиться на своем опыте, то есть когда модель дает неправильный прогноз для новых случаев, она должна адаптироваться к новым наблюдениям, и со временем модель становится все лучше , Я не вижу, что логистическая регрессия имеет эту характеристику. Так почему же …

19 machine-learning  logistic  random-forest 

Случайные леса используются для регрессии. Однако, насколько я понимаю, они назначают среднее целевое значение на каждом листе. Так как в каждом дереве есть только ограниченные листья, есть только определенные значения, которые цель может получить из нашей регрессионной модели. Таким образом, разве это не просто «дискретная» регрессия (например, ступенчатая функция) и …

18 regression  random-forest  cart 

Является ли ER более эффективной реализацией (что-то вроде Extreme Gradient Boostingповышения градиента) - важно ли различие с практической точки зрения? Существует пакет R, который их реализует. Это новый алгоритм, который преодолевает «универсальную» реализацию (пакет RandomForest от R) не только с точки зрения эффективности или также в некоторых других областях? Экстремальный …

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest