random-forest पर टैग किए गए जवाब

मैं समझ गया कि रैंडम फ़ॉरेस्ट और एक्सट्रीमली रेंडमाइज्ड ट्री इस मायने में भिन्न होते हैं कि रैंडम फ़ॉरेस्ट में पेड़ों के विभाजन नियतात्मक होते हैं जबकि वे अत्यधिक रैंडमाइज्ड ट्रीज़ के मामले में रैंडम होते हैं (अधिक सटीक होने के लिए, अगला स्प्लिट बेस्ट स्प्लिट है वर्तमान पेड़ के …

38 machine-learning  correlation  references  random-forest 

मैं जानता हूँ कि यह एक काफी विशिष्ट है Rसवाल है, लेकिन मैं अनुपात विचरण के बारे में सोच सकते बताया गया है, , गलत तरीके से। यहाँ जाता हैं।R2R2R^2 मैं Rपैकेज का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं randomForest। मेरे पास कुछ प्रशिक्षण डेटा और परीक्षण डेटा है। …

38 r  correlation  predictive-models  random-forest  r-squared 

मैं 200,000+ नमूनों के साथ एक डेटासेट पर काम कर रहा हूं और प्रति नमूने लगभग 50 विशेषताएं: 10 निरंतर चर और अन्य ~ 40 श्रेणीबद्ध चर (देश, भाषा, वैज्ञानिक क्षेत्र आदि) हैं। इन श्रेणीबद्ध चरों के लिए, आपके पास 150 विभिन्न देशों, 50 भाषाओं, 50 वैज्ञानिक क्षेत्रों आदि के …

37 machine-learning  classification  categorical-data  random-forest  many-categories 

मैं एक वर्गीकारक कि भेद जाएगा प्रशिक्षित करने के लिए देख रहा हूँ Type Aऔर Type Bलगभग 10,000 वस्तुओं की एक यथोचित बड़े प्रशिक्षण सेट के साथ वस्तुओं, के बारे में आधा हिस्सा हैं Type Aऔर आधा हिस्सा हैं Type B। डेटासेट में कोशिकाओं के भौतिक गुणों (आकार, माध्य त्रिज्या, …

36 r  machine-learning  random-forest 

मुझे यादृच्छिक वन मॉडल चलाने के लिए किसी से एक आर स्क्रिप्ट मिली। मैंने कुछ कर्मचारी डेटा के साथ इसे संशोधित और चलाया। हम स्वैच्छिक अलगाव की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं। यहां कुछ अतिरिक्त जानकारी दी गई है: यह एक वर्गीकरण मॉडल था 0 = कर्मचारी रुका …

35 r  classification  error  random-forest 

मुझे यह समझने में कुछ कठिनाई हो रही है कि रैंडम फ़ॉरेस्ट पैकेज से चर महत्व आउटपुट की व्याख्या कैसे करें। सटीकता में कमी का मतलब आमतौर पर "प्रत्येक सुविधा में मूल्यों की अनुमति देने से मॉडल सटीकता में कमी" के रूप में वर्णित किया गया है। क्या यह फीचर …

34 r  machine-learning  classification  random-forest 

मैंने इस एक सहित कुछ स्रोतों में पढ़ा है , कि रैंडम फ़ॉरेस्ट आउटलेर्स के लिए संवेदनशील नहीं हैं (जिस तरह से लॉजिस्टिक रिग्रेशन और अन्य एमएल तरीके हैं, उदाहरण के लिए)। हालाँकि, अंतर्ज्ञान के दो टुकड़े मुझे अन्यथा बताते हैं: जब भी निर्णय वृक्ष का निर्माण किया जाता है, …

33 random-forest  bootstrap  outliers  cart 

मेरी समझ में, अत्यधिक सहसंबद्ध चर यादृच्छिक वन मॉडल में बहु-संप्रभुता मुद्दों का कारण नहीं बनेंगे (कृपया मुझे गलत समझें तो सही करें)। हालांकि, दूसरे तरीके से, अगर मेरे पास समान जानकारी वाले कई चर हैं, तो क्या मॉडल का वजन दूसरों के बजाय इस सेट पर बहुत अधिक होगा? …

32 random-forest  multicollinearity  ensemble 

मैं randomForestआर में एक वर्गीकरण मॉडल की ओर चर के सेटों के सापेक्ष महत्व को निर्धारित करना चाहता हूं । importanceफ़ंक्शन MeanDecreaseGiniप्रत्येक व्यक्तिगत भविष्यवक्ता के लिए मीट्रिक प्रदान करता है - क्या यह एक सेट में प्रत्येक भविष्यवक्ता के समान है? उदाहरण के लिए: # Assumes df has variables a1, …

31 r  machine-learning  classification  random-forest 

मैं आर के साथ गति प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। आखिरकार मैं आर लाइब्रेरी का उपयोग टेक्स्ट वर्गीकरण करने के लिए करना चाहता हूं। मैं बस सोच रहा था कि आर के स्केलेबिलिटी के संबंध में लोगों के अनुभव क्या हैं जब यह पाठ वर्गीकरण करने की बात …

30 r  machine-learning  svm  text-mining  random-forest 

मेरी विशेषताओं के हर आयाम में अलग-अलग मूल्य हैं। मैं जानना चाहता हूं कि क्या इस डेटासेट को सामान्य करना आवश्यक है।

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

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 । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

रैंडम वन एल्गोरिथ्म में, ब्रीमन (लेखक) समानता मैट्रिक्स का निर्माण निम्नानुसार करता है: जंगल में प्रत्येक पेड़ के नीचे सभी सीखने के उदाहरण भेजें यदि दो उदाहरणों में समान मैट्रिक्स में एक समान पत्ती वृद्धि के तत्व में 1 से भूमि आती है पेड़ों की संख्या के साथ मैट्रिक्स को …

27 random-forest  distance  similarities  euclidean 

यादृच्छिक जंगलों को विभिन्न प्रकार के कार्यों में काफी अच्छा प्रदर्शन करने के लिए जाना जाता है और उन्हें सीखने के तरीकों के व्याख्याता के रूप में जाना जाता है । क्या किसी भी प्रकार की समस्याएं या विशिष्ट परिस्थितियां हैं जिनमें किसी को यादृच्छिक जंगल का उपयोग करने से …

25 machine-learning  classification  random-forest 

क्या एक आर यादृच्छिक वन कार्यान्वयन है जो बहुत विरल डेटा के साथ अच्छी तरह से काम करता है? मेरे पास हजारों या लाखों बूलियन इनपुट वैरिएबल हैं, लेकिन केवल सैकड़ों या किसी भी उदाहरण के लिए TRUE होगा। मैं R के लिए अपेक्षाकृत नया हूं और देखा है कि …

23 r  random-forest  sparse