random-forest पर टैग किए गए जवाब

मुझे इनपुट सुविधाओं और डी वाई आउटपुट के साथ एक बहु-आउटपुट प्रतिगमन समस्या है । आउटपुट में एक जटिल, गैर-रेखीय सहसंबंध संरचना है।dxdxd_xdydyd_y मैं रेजीमेंट करने के लिए यादृच्छिक जंगलों का उपयोग करना चाहता हूं। जहाँ तक मैं बता सकता हूँ, प्रतिगमन के लिए यादृच्छिक वन केवल एक ही आउटपुट …

23 regression  multivariate-analysis  random-forest 

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?

22 r  random-forest  random-effects-model 

आर के यादृच्छिकफॉरस्ट पैकेज 32 से अधिक स्तरों के साथ कारक को संभाल नहीं सकता है। जब इसे 32 से अधिक स्तरों पर दिया जाता है, तो यह एक त्रुटि संदेश देता है: 32 से अधिक श्रेणियों के साथ श्रेणीबद्ध भविष्यवाणियों को संभाल नहीं सकते। लेकिन डेटा मेरे पास कई …

22 r  random-forest  many-categories 

इस सवाल को स्टैक ओवरफ्लो से माइग्रेट किया गया क्योंकि इसका जवाब क्रॉस वैलिडेट पर दिया जा सकता है। माइग्रेट 5 साल पहले । मैंने आंशिक निर्भरता भूखंडों पर अन्य विषयों के माध्यम से पढ़ा है और उनमें से अधिकांश इस बात पर हैं कि आप वास्तव में उन्हें अलग-अलग …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

मैं एक कागल प्रतियोगिता ( मालवेयर क्लासिफिकेशन ) के जीतने के समाधान की रिपोर्ट पढ़ रहा था । रिपोर्ट इस फ़ोरम पोस्ट में पाई जा सकती है । समस्या एक वर्गीकरण समस्या थी (नौ कक्षाएं, ट्रेन सेट में 10000 तत्वों के साथ मीट्रिक का लॉगरिदमिक नुकसान था), परीक्षण सेट में …

21 machine-learning  random-forest  boosting  overfitting  semi-supervised 

मैंने 5 स्वतंत्र चर के साथ डेटा सेट पर एक ओएलएस प्रतिगमन मॉडल चलाया। स्वतंत्र चर और आश्रित चर दोनों निरंतर हैं और रैखिक रूप से संबंधित हैं। आर स्क्वायर लगभग 99.3% है। लेकिन जब मैं आर में यादृच्छिक वन का उपयोग करके समान चलाता हूं तो मेरा परिणाम '% …

21 r  regression  random-forest 

क्या R पैकेज यादृच्छिकता में गर्भपात की लागत को नियंत्रित करना संभव है ? मेरे अपने काम में गलत नकारात्मक (जैसे, गलती से गायब होना कि किसी व्यक्ति को कोई बीमारी हो सकती है) झूठे सकारात्मक से कहीं अधिक महंगा है। पैकेज रिपर उपयोगकर्ता को अलग-अलग तरीके से वजन घटाने …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

मैं यह जानना चाहूंगा कि क्या वर्गीकरण के लिए मूल डेटासेट को प्रशिक्षण और परीक्षण में विभाजित करते समय यादृच्छिक नमूने के बजाय स्तरीकृत नमूने का उपयोग करने के कोई / कुछ फायदे हैं। इसके अलावा, स्तरीकृत नमूने यादृच्छिक नमूनाकरण की तुलना में क्लासिफायर में अधिक पूर्वाग्रह का परिचय देता …

21 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

मुझे समझ में नहीं आ रहा है कि नोड आकार का मतलब क्या है। मुझे पता है कि एक निर्णय नोड क्या है, लेकिन नोड आकार क्या है।

20 machine-learning  random-forest  bagging 

मैं नए तरह के डेटामाइनिंग / मशीन लर्निंग / आदि के लिए नया हूँ। और भविष्यवाणियों में सुधार करने के लिए एक ही मॉडल के कई मॉडल और रन को संयोजित करने के कुछ तरीकों के बारे में पढ़ रहे हैं। एक दंपति पत्र (जो सिद्धांत और ग्रीक अक्षरों पर …

20 r  random-forest  k-nearest-neighbour  ensemble 

मैं यादृच्छिक वन का विशेषज्ञ नहीं हूं, लेकिन मैं स्पष्ट रूप से समझता हूं कि यादृच्छिक वन के साथ प्रमुख मुद्दा (यादृच्छिक) वृक्ष पीढ़ी है। क्या आप मुझे समझा सकते हैं कि पेड़ कैसे पैदा होते हैं? (अर्थात वृक्ष निर्माण के लिए प्रयुक्त वितरण क्या है?) अग्रिम में धन्यवाद !

20 machine-learning  r  algorithms  cart  random-forest 

मैं परिक्षित के साथ यादृच्छिक जंगलों के साथ प्रयोग कर रहा हूं और मुझे अपने प्रशिक्षण सेट के शानदार परिणाम मिल रहे हैं, लेकिन मेरे परीक्षण के परिणाम अपेक्षाकृत खराब हैं ... यहां समस्या (पोकर से प्रेरित) है जिसे मैं हल करने की कोशिश कर रहा हूं: खिलाड़ी ए के …

19 classification  random-forest  scikit-learn 

अगर मुझे सही तरीके से समझ में आया, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में, मॉडल को अपने अनुभव से सीखना होगा, यानी जब मॉडल नए मामलों के लिए गलत भविष्यवाणी देता है, तो उसे नई टिप्पणियों के अनुकूल होना चाहिए, और समय के साथ, मॉडल तेजी से बेहतर हो जाता है। । …

19 machine-learning  logistic  random-forest 

रेजीमेंट के लिए यादृच्छिक जंगलों का उपयोग किया जाता है। हालांकि, जो मैं समझता हूं, वे प्रत्येक पत्ती पर औसत लक्ष्य मान प्रदान करते हैं। चूंकि प्रत्येक पेड़ में केवल सीमित पत्ते होते हैं, केवल विशिष्ट मूल्य हैं जो लक्ष्य हमारे प्रतिगमन मॉडल से प्राप्त कर सकते हैं। इस प्रकार …

18 regression  random-forest  cart 

क्या ईआर अधिक कुशल कार्यान्वयन है (somelike Extreme Gradient Boostingग्रेडिएंट बूस्टिंग है) - व्यावहारिक दृष्टिकोण से महत्वपूर्ण अंतर है? आर पैकेज है जो उन्हें लागू करता है। क्या यह नया एल्गोरिथ्म है जो "जेनेरिक" कार्यान्वयन (आर से रैंडमफॉरस्ट पैकेज) को खत्म कर देता है न केवल दक्षता के मामले में …

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest