Вопросы с тегом «random-forest»

Я использую RandomForestпакет R и не понимаю, как интерпретировать значения оси Y на графиках их частичной зависимости. Справочные документы утверждают, что график представляет собой «графическое изображение предельного влияния переменной на вероятность класса». Тем не менее, я все еще не понимаю, что именно представляет ось Y. В частности, что означают отрицательные …

13 r  interpretation  random-forest  partial-plot 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Я пытаюсь понять, как использовать машинное обучение для прогнозирования финансовых временных рядов на 1 или более шагов в будущее. У меня есть финансовые временные ряды с некоторыми описательными данными, и я хотел бы сформировать модель и затем использовать модель для прогнозирования n шагов вперед. Что я делал до сих пор: …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

Можно ли обучить Случайный Лес для правильного прогнозирования данных счета? Как это будет продолжаться? У меня довольно широкий диапазон значений, поэтому классификация не имеет смысла. Если бы я использовал регрессию, я бы просто усек результат? Я совершенно потерян здесь. Есть идеи?

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

Насколько я понимаю, случайный лес выбирает случайным образом переменные mtry для построения каждого дерева решений. Таким образом, если mtry = ncol / 3, то каждая переменная будет использоваться в среднем на 1/3 деревьев. И 2/3 деревьев не будут их использовать. Но что, если я знаю, что одна переменная, вероятно, очень …

12 r  random-forest  parameterization 

Я использую пакет randomForest в R и использую данные радужной оболочки, генерируемый случайный лес является классификацией, но когда я использую набор данных с примерно 700 объектами (каждый объект представлен в пикселе размером 28x28 пикселей), а столбец метки называется label, то randomForestгенерируется регресс. Я использую следующую строку: rf <- randomForest(label ~ …

12 r  random-forest 

Для недавнего соревнования Kaggle я (вручную) определил 10 дополнительных функций для своего тренировочного набора, которые затем будут использоваться для обучения классификатора случайных лесов. Я решил запустить PCA в наборе данных с новыми функциями, чтобы увидеть, как они сравниваются друг с другом. Я обнаружил, что ~ 98% дисперсии несет первый компонент …

12 classification  pca  random-forest 

Какая функция стоимости лучше для случайного лесного дерева: индекс Джини или энтропия? Я пытаюсь реализовать случайный лес в Clojure.

12 classification  random-forest  cart 

Я пытаюсь решить задачу, которая называется « Обнаружение пешеходов», и я тренирую двоичный класс по двум категориям: позитивные - люди, негативные - фон. У меня есть набор данных: количество позитивов = 3752 число отрицательных = 3800 Я использую train \ test split 80 \ 20% и форму scikit-learn RandomForestClassifier с …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

Я использую пакет caret для обучения объекта randomForest с 10x10CV. library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) После этого я тестирую randomForest на testSet (новые данные) RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet) Матрица путаницы показывает мне, что модель не так уж и …

12 r  random-forest  prediction  caret 

Я новичок в машинном обучении. Я применил логистическую регрессию и случайный лес к одному и тому же набору данных. Таким образом, я получаю значение переменной (абсолютный коэффициент для логистической регрессии и значение переменной для случайного леса). Я думаю объединить два, чтобы получить окончательное значение переменной. Кто-нибудь может поделиться своим опытом? …

12 machine-learning  logistic  random-forest 

У меня есть данные с несколькими тысячами функций, и я хочу сделать рекурсивный выбор функций (RFE), чтобы удалить неинформативные. Я делаю это с помощью карета и РСЕ. Однако я начал думать, если я хочу получить наилучшее соответствие регрессии (например, случайный лес), когда мне следует выполнить настройку параметров ( mtryдля RF)? …

12 regression  feature-selection  random-forest  caret 

Итак, у меня есть матрица размером около 60 x 1000. Я рассматриваю ее как 60 объектов с 1000 объектов; 60 объектов сгруппированы в 3 класса (a, b, c). 20 предметов в каждом классе, и мы знаем истинную классификацию. Я хотел бы провести обучение под наблюдением на этом наборе из 60 …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

Я думаю, что это простой вопрос, хотя причины, почему или почему нет, могут и не быть. Причина, по которой я спрашиваю, состоит в том, что я недавно написал свою собственную реализацию RF, и, хотя она работает хорошо, она работает не так, как я ожидал (на основе набора данных о конкурсе …

12 algorithms  random-forest  cart 

Я заметил, что при построении моделей регрессии случайных лесов, по крайней мере, в R, прогнозируемое значение никогда не превышает максимальное значение целевой переменной, видимое в данных обучения. В качестве примера см. Код ниже. Я строю регрессионную модель для прогнозирования mpgна основе mtcarsданных. Я строю модели OLS и случайных лесов и …

12 r  random-forest