cart पर टैग किए गए जवाब

रैंडम वन (RFs) एक प्रतिस्पर्धी डेटा मॉडलिंग / खनन विधि है। एक RF मॉडल में एक आउटपुट होता है - आउटपुट / पूर्वानुमान चर। आरएफ के साथ कई आउटपुट मॉडलिंग के लिए भोली दृष्टिकोण प्रत्येक आउटपुट चर के लिए एक आरएफ का निर्माण होगा। इसलिए हमारे पास एन स्वतंत्र मॉडल …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

CART मॉडल बनाने के लिए rpart () रूटीन में, आप उस जटिलता पैरामीटर को निर्दिष्ट करते हैं, जिसमें आप अपने पेड़ को प्रून करना चाहते हैं। मैंने जटिलता पैरामीटर चुनने के लिए दो अलग-अलग सिफारिशें देखी हैं: न्यूनतम संभव क्रॉस-मान्य त्रुटि के साथ जुड़े जटिलता पैरामीटर चुनें। यह विधि क्विक-आर …

16 r  cart  rpart 

मान लीजिए कि हमें दो प्रतिगमन पेड़ (वृक्ष एक और पेड़ बी) है कि नक्शे इनपुट उत्पादन के लिए y ∈ आर । चलो y = च एक ( एक्स ) पेड़ एक के लिए और च बी ( x ) पेड़ बी के लिए प्रत्येक पेड़ द्विआधारी विभाजन का …

15 regression  machine-learning  cart 

मैं यादृच्छिक जंगल के लिए Gini सुविधा महत्व के उपाय पर काम कर रहा हूं। इसलिए, मुझे नोड की अशुद्धता में गिनी की कमी की गणना करने की आवश्यकता है। यहाँ मैं ऐसा कर रहा हूँ, जो परिभाषा के साथ संघर्ष की ओर ले जाता है, यह सुझाव देता है …

15 feature-selection  random-forest  cart 

पेड़ों को बांटते हुए मुझे कुछ समय हो गया है। पिछली बार मैंने इस तरह की बात की थी, मुझे आर (होथोर्न द्वारा बनाई गई) में पार्टी पसंद है। नमूना के माध्यम से सशर्त निष्कर्ष का विचार मेरे लिए समझ में आता है। लेकिन समकक्षों की भी अपील थी। वर्तमान …

15 r  cart  rpart  partitioning 

मैं वास्तव में रैंडम फ़ॉरेस्ट का कार्यान्वयन लिख रहा हूं, लेकिन मेरा मानना ​​है कि प्रश्न पेड़ों (आरएफ से स्वतंत्र) के लिए विशिष्ट है। इसलिए संदर्भ यह है कि मैं एक निर्णय वृक्ष में एक नोड बना रहा हूं और भविष्यवाणी और लक्ष्य चर दोनों निरंतर हैं। नोड के पास …

15 algorithms  cart  random-forest 

प्रशन क्या यह निर्भर करता है कि पेड़ उथला है या गहरा है? या हम इसे पेड़ की गहराई / स्तरों के बावजूद कह सकते हैं? पूर्वाग्रह कम और विचरण अधिक क्यों है? कृपया सहज ज्ञान युक्त और गणितीय रूप से समझाएं

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

चूंकि प्रत्येक चरण में एक विशेषता पर निर्णय ट्री एल्गोरिथ्म विभाजित होता है, इसलिए निर्णय वृक्ष की अधिकतम गहराई डेटा की विशेषताओं की संख्या के बराबर होती है। क्या ये सही है?

14 classification  cart 

लघु संस्करण: मैं एक आर पैकेज की तलाश कर रहा हूं जो निर्णय पेड़ों का निर्माण कर सकता है जबकि निर्णय पेड़ में प्रत्येक पत्ती एक पूर्ण रैखिक प्रतिगमन मॉडल है। AFAIK, पुस्तकालय rpartनिर्णय वृक्ष बनाता है जहाँ प्रत्येक पत्ती में आश्रित चर स्थिर होता है। क्या एक और पुस्तकालय …

14 r  regression  rpart  cart 

मेरे कार्यालय के एक सहकर्मी ने आज मुझसे कहा "ट्री मॉडल अच्छे नहीं हैं क्योंकि वे अत्यधिक टिप्पणियों द्वारा पकड़े जाते हैं"। यहां एक खोज के परिणामस्वरूप इस धागे का निर्माण हुआ जो मूल रूप से दावे का समर्थन करता है। जो मुझे इस सवाल की ओर ले जाता है …

14 regression  classification  robust  cart 

क्या कोई CART में वर्गीकरण के पीछे के गणित को समझाने में मदद कर सकता है? मैं यह समझना चाहता हूं कि दो मुख्य चरण कैसे होते हैं। उदाहरण के लिए, मैंने एक डेटासेट पर एक कार्ट क्लास क्लासीफायर को प्रशिक्षित किया और अपने पूर्वानुमान के प्रदर्शन को चिह्नित करने …

14 regression  classification  data-mining  cart 

एक यादृच्छिक जंगल निर्णय की अवधारणा के बाद निर्णय पेड़ों का एक संग्रह है। जब हम एक निर्णय वृक्ष से अगले निर्णय वृक्ष की ओर बढ़ते हैं तो अंतिम निर्णय वृक्ष द्वारा सीखी गई जानकारी आगे कैसे बढ़ती है? क्योंकि, मेरी समझ के अनुसार, एक प्रशिक्षित मॉडल की तरह कुछ …

14 machine-learning  random-forest  cart  bagging 

मैं मशीन लर्निंग, कार्ट-तकनीक और पसंद करने के लिए काफी नया हूं, और मुझे उम्मीद है कि मेरा भोलापन बहुत स्पष्ट नहीं है। रैंडम फ़ॉरेस्ट मल्टी-लेवल / पदानुक्रमित डेटा संरचनाओं को कैसे संभालता है (उदाहरण के लिए जब क्रॉस-लेवल इंटरेक्शन रुचि का हो)? यही है, डेटा कई पदानुक्रमित स्तरों पर …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 6 महीने पहले बंद हुआ । वहाँ एक अच्छा अजगर प्रशिक्षण के लिए …

13 python  cart  boosting 

आम तौर पर हम निर्णय पेड़ों की तरह असतत classifiers के लिए एक आरओसी वक्र आकर्षित नहीं कर सकते। क्या मैं सही हू? वहाँ किसी भी तरह से dsr के लिए एक आरओसी वक्र आकर्षित करने के लिए है?

13 roc  cart