gbm पर टैग किए गए जवाब

मैं GBM और Adaboost के बीच के अंतरों को समझने की कोशिश कर रहा हूँ। ये वही हैं जिन्हें मैंने अब तक समझा है: दोनों बूस्टिंग एल्गोरिदम हैं, जो पिछले मॉडल की त्रुटियों से सीखते हैं और अंत में मॉडल का भारित योग बनाते हैं। GBM और Adaboost अपने नुकसान …

48 boosting  gbm  adaboost 

लापता मूल्यों को संभालने के लिए सैद्धांतिक कारण क्या हैं? ग्रेडिंग बूस्टिंग मशीन, रिग्रेशन ट्री लापता मूल्यों को संभालते हैं। रैंडम फ़ॉरेस्ट ऐसा क्यों नहीं करता है?

42 random-forest  missing-data  gbm 

R में gbm में इंटरेक्शन डेप्थ पैरामीटर पर मेरा एक सवाल था। यह एक नॉब सवाल हो सकता है, जिसके लिए मैं माफी माँगता हूँ, लेकिन पैरामीटर, जो मैं मानता हूं कि एक पेड़ में टर्मिनल नोड्स की संख्या को दर्शाता है, मूल रूप से एक्स-वे का संकेत देता है। …

30 r  machine-learning  boosting  gbm 

यह सवाल भविष्य के किसी भी आगंतुक की मदद करने की संभावना नहीं है; यह केवल एक छोटे से भौगोलिक क्षेत्र के लिए प्रासंगिक है, समय में एक विशिष्ट क्षण, या एक असाधारण रूप से संकीर्ण स्थिति जो आमतौर पर इंटरनेट के दुनिया भर के दर्शकों के लिए लागू नहीं …

21 r  gbm 

मैं समझने की कोशिश कर रहा हूं कि XGBoost कैसे काम करता है। मैं पहले से ही समझता हूं कि पाइथन स्केलेर पर पेड़ कैसे तेजी से काम करते हैं। मेरे लिए जो स्पष्ट नहीं है वह यह है कि अगर XGBoost उसी तरह काम करता है, लेकिन तेजी से, …

20 scikit-learn  boosting  gbm  xgboost 

मैं एक पर्यवेक्षित बाइनरी वर्गीकरण मुद्दे के साथ काम कर रहा हूं। मैं GBM पैकेज का उपयोग करना चाहता हूं ताकि वह बिना किसी संक्रमित / संक्रमित व्यक्ति को वर्गीकृत कर सके। मेरे पास संक्रमित व्यक्तियों की तुलना में 15 गुना अधिक असंक्रमित है। मैं सोच रहा था कि क्या …

16 r  machine-learning  boosting  unbalanced-classes  gbm 

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

मैं जानना चाहता हूं कि क्या नीचे वर्णित प्रक्रिया वैध / स्वीकार्य और उपलब्ध कोई औचित्य है। यह विचार: पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम डेटा के बारे में अंतर्निहित संरचनाओं / वितरणों को नहीं मानते हैं। दिन के अंत में वे आउटपुट पॉइंट अनुमान लगाते हैं। मैं किसी भी तरह अनुमानों की …

14 machine-learning  confidence-interval  bootstrap  supervised-learning  gbm 

मैं मॉडल ट्यूनिंग का उपयोग कर रहा हूं caret, लेकिन फिर gbmपैकेज का उपयोग करके मॉडल को फिर से चलाना । यह मेरी समझ है कि caretपैकेज का उपयोग होता है gbmऔर आउटपुट समान होना चाहिए। हालाँकि, data(iris)मूल्यांकन के रूप में RMSE और R ^ 2 का उपयोग करके लगभग …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

मैं कैरेट पैकेज का उपयोग करके GBM मॉडल के साथ काम कर रहा हूं और अपने अनुमानित डेटा के लिए पूर्वानुमान अंतराल को हल करने के लिए एक विधि ढूंढ रहा हूं। मैंने बड़े पैमाने पर खोज की है लेकिन केवल रैंडम फ़ॉरेस्ट के लिए पूर्वानुमान अंतराल खोजने के लिए …

12 caret  prediction-interval  gbm 

क्या GBM में पेड़ों की संख्या चुनने की कोई रणनीति है? विशेष रूप से, 's फ़ंक्शन ntreesमें तर्क ।Rgbm मैं नहीं देखता कि आपको ntreesउच्चतम उचित मूल्य पर सेट क्यों नहीं करना चाहिए । मैंने देखा है कि पेड़ों की एक बड़ी संख्या स्पष्ट रूप से कई जीबीएम से परिणामों …

11 r  machine-learning  gbm 

प्रशन: बूस्टेड रिग्रेशन ट्री (बीआरटी) और सामान्यीकृत बूस्टेड मॉडल (जीबीएम) के बीच अंतर क्या है? क्या उनका परस्पर उपयोग किया जा सकता है? क्या एक दूसरे का विशिष्ट रूप है? रिडवे ने "सामान्यीकृत बूस्ट रिग्रेशन मॉडल" (जीबीएम) वाक्यांश का उपयोग क्यों किया, यह बताने के लिए कि फ्राइडमैन ने पहले …

9 machine-learning  boosting  gbm 

मुझे लगता है कि बूस्टिंग ट्री मॉडल में 3 ट्यूनिंग पैरामीटर हैं, अर्थात पेड़ों की संख्या (पुनरावृत्तियों की संख्या) संकोचन पैरामीटर विभाजन की संख्या (प्रत्येक घटक पेड़ों का आकार) मेरा सवाल यह है: ट्यूनिंग मापदंडों में से प्रत्येक के लिए, मुझे इसका इष्टतम मूल्य कैसे खोजना चाहिए? और कौन सी …

9 machine-learning  cross-validation  computational-statistics  boosting  gbm 

प्रलेखन में कहा गया है कि वितरण के साथ R gbm = "अडाबोस्ट" का उपयोग 0-1 वर्गीकरण समस्या के लिए किया जा सकता है। निम्नलिखित कोड के टुकड़े पर विचार करें: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm, test_dataset, n.trees …

9 r  gbm