मुझे यह भी यकीन नहीं है कि यह सवाल बहुत मायने रखता है, लेकिन मुझे लगता है कि मैंने कागजात के कुछ जोड़े देखे, जहां उन्होंने यादृच्छिक प्रभावों के साथ यादृच्छिक वन का प्रस्ताव रखा था। क्या यह R में संभव है?
मुझे यह भी यकीन नहीं है कि यह सवाल बहुत मायने रखता है, लेकिन मुझे लगता है कि मैंने कागजात के कुछ जोड़े देखे, जहां उन्होंने यादृच्छिक प्रभावों के साथ यादृच्छिक वन का प्रस्ताव रखा था। क्या यह R में संभव है?
जवाबों:
वे आमतौर पर एक साथ उपयोग नहीं किए जाते हैं, और उन्हें संयोजित करने से पहले देखभाल की जानी चाहिए।
बेतरतीब जंगलों को आमतौर पर क्लासिफायर के रूप में उपयोग किया जाता है। इसका कारण यह है कि आप किसी अन्य विधि (जैसे K- साधन क्लस्टरिंग) के बजाय एक यादृच्छिक वन का उपयोग करेंगे, यह है कि आपके पास बड़ी संख्या में आयाम हो सकते हैं जिन्हें आप वर्गीकृत करना चाहते हैं। बड़ी संख्या में आयामों के साथ समस्या यह है कि यदि आप आयाम आदेशों के सभी संयोजनों का परीक्षण करना चाहते हैं, तो आपके पास बड़ी संख्या में विकल्प होंगे (यह आयामों की संख्या की तुलना में तेजी से बढ़ता है)।
रैंडम प्रभाव आमतौर पर एक ही चीज़ के दोहराया उपायों के साथ प्रतिगमन में उपयोग किया जाता है। वे आमतौर पर मिश्रित प्रभाव वाले मॉडल में उपयोग किए जाते हैं जहां मिश्रित शब्द निश्चित और यादृच्छिक दोनों प्रभावों को संदर्भित करता है। तय किए गए प्रभावों को उन मापदंडों का प्रतिनिधित्व करने के लिए माना जाता है जिन्हें आप फिर से देखेंगे (जैसे एक दवा या किसी व्यक्ति की उम्र)। यादृच्छिक प्रभावों को एक पैरामीटर के चारों ओर परिवर्तनशीलता की एक आवृत्ति का प्रतिनिधित्व करने के लिए माना जाता है जिसे आप फिर से नहीं देखेंगे (उदाहरण के लिए एक विशिष्ट व्यक्ति)।
वहाँ उन्हें एक साथ जब वहाँ क्लस्टर है डेटा का उपयोग कर उदाहरण हैं http://dx.doi.org/10.1080/00949655.2012.741599 और http://www2.ims.nus.edu.sg/Programs/014swclass/files/denis.pdf ।
मैं किसी भी आर संकुल से अनजान हूँ जो यह विश्लेषण कर सकता है।
हाँ यह संभव है। आपको " आरई-ईएम ट्री: एक डेटा माइनिंग एप्रोच फॉर लॉन्गिट्यूडिनल एंड क्लस्टर्ड डेटा " और संबंधित आर पैकेज आरईएमट्री की जांच करनी चाहिए ।
जब मैंने पेपर देखा, तब से कुछ समय हो गया है। मुझे याद है कि लेखकों ने अभी तक इन पेड़ों के टुकड़ें बनाने की कोशिश नहीं की थी, लेकिन यह सुझाव दिया कि यह काम नहीं करेगा।
मिश्रित प्रभाव रैंडम फ़ॉरेस्ट (MERF) एक चीज़ है। जैसा कि उत्तर में कहा गया है, एचईसी मॉन्ट्रियल में डॉ। लारोक के समूह द्वारा उनके बारे में कुछ महान शोध हैं। पेपर यहां है: http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00949655.2012.741599 ।
अनिवार्य रूप से यह एक यादृच्छिक रूप से यादृच्छिक जंगलों के साथ यादृच्छिक जंगलों के गैर-रेखीय मॉडलिंग को संयोजित करने का एक सैद्धांतिक तरीका है।
हमने अभी कागज में उपरोक्त एल्गोरिथ्म का उपयोग करके MERF को लागू करने वाले पायथन में एक ओपन सोर्स पैकेज जारी किया ।
हमने पैकेज के बारे में और संकुल डेटा सेट के लिए इसका उपयोग करने के बारे में एक विस्तृत ब्लॉग पोस्ट लिखा है ।