random-forest पर टैग किए गए जवाब

मैं जानना चाहूंगा कि क्या ब्रिमन का रैंडम फॉरेस्ट (R randomForest package में रैंडम फॉरेस्ट) एक स्प्लिटिंग मानदंड (विशेषता चयन के लिए मानदंड) सूचना लाभ या गिन्नी इंडेक्स के रूप में उपयोग करता है? मैंने इसे http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm और R में यादृच्छिकतम पैकेज के लिए दस्तावेज़ीकरण में खोजने की कोशिश की …

15 r  random-forest  entropy  gini 

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 

मैं scikits- सीखने में रैंडम फ़ॉरेस्ट रिग्रेशन का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। समस्या यह है कि मुझे वास्तव में उच्च परीक्षण त्रुटि मिल रही है: train MSE, 4.64, test MSE: 252.25. यह मेरा डेटा कैसा दिखता है: (नीला: वास्तविक डेटा, हरा: अनुमानित): मैं प्रशिक्षण के लिए 90% …

15 regression  random-forest  scikit-learn 

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 

मान लीजिए कि हमारे पास एक प्रतिक्रिया वाई और भविष्यवाणियां X1, ...., Xn हैं। अगर हम X1, ...., Xn के रैखिक मॉडल के माध्यम से Y को फिट करने की कोशिश करते थे, और यह सिर्फ इतना हुआ कि Y और X1 के बीच का वास्तविक संबंध, ..., Xn रैखिक …

15 machine-learning  random-forest 

मॉडल मूल्यांकन के लिए बूटस्ट्रैपिंग का उपयोग करते समय, मैंने हमेशा सोचा कि आउट-ऑफ-बैग नमूने सीधे परीक्षण सेट के रूप में उपयोग किए जाते थे। हालाँकि, ऐसा प्रतीत नहीं होता है कि हटाए गए डरावने-सीखने केBootstrap दृष्टिकोण के लिए मामला है , जो आउट-ऑफ-द-बैग डेटा सब्मिट से ड्राइंग से परीक्षण …

15 cross-validation  bootstrap  random-forest  scikit-learn  bagging 

एल्गोरिदम को बढ़ावा देने के लिए, मैं कहूंगा कि वे बहुत अच्छी तरह से विकसित हुए हैं। 1995 की शुरुआत में AdaBoost को पेश किया गया था, फिर कुछ समय बाद यह ग्रैडिएंट बूस्टिंग मशीन (GBM) थी। हाल ही में, 2015 के आसपास XGBoost पेश किया गया था, जो सटीक …

14 random-forest  boosting  bagging 

मैं थोड़ा उलझन में हूं: कैरेट के माध्यम से प्रशिक्षित मॉडल के परिणाम मूल पैकेज में मॉडल से कैसे भिन्न हो सकते हैं? मैंने पढ़ा कि क्या कैरेट पैकेज के साथ रैंडमफॉरस्ट के फाइनलमॉडल का उपयोग करने से पहले प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता है? लेकिन मैं यहां किसी भी प्रीप्रोसेसिंग का …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

मैं 6 श्रेणियों के बीच भेदभाव करने के लिए रैंडम फ़ॉरेस्ट के साथ एक वर्गीकरण मॉडल का प्रशिक्षण दे रहा हूं। मेरे लेन-देन के डेटा में लगभग 60k + अवलोकन और 35 चर हैं। यहाँ एक उदाहरण है कि यह लगभग कैसा दिखता है। _________________________________________________ |user_id|acquisition_date|x_var_1|x_var_2| y_vay | |-------|----------------|-------|-------|--------| |111 …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

मैं निम्नलिखित प्रक्रिया का उपयोग करके एक यादृच्छिक वन बनाना चाहूंगा: विभाजन को निर्धारित करने के लिए सूचना के लाभ का उपयोग करके डेटा और सुविधाओं के यादृच्छिक नमूनों पर एक पेड़ बनाएं एक पत्ती नोड को समाप्त करें यदि यह पूर्व-परिभाषित गहराई से अधिक है या किसी भी विभाजन …

14 classification  random-forest  lasso  ensemble 

मैंने 8 चर (विभिन्न शरीर मुद्राओं और चालन) के आधार पर 6 जानवरों के व्यवहार (उदाहरण के लिए खड़े, चलना, तैरना आदि) को वर्गीकृत करने के लिए यादृच्छिक रूप से उपयोग किया। RandomForest पैकेज में MDSplot मुझे यह आउटपुट देता है और मुझे परिणाम की व्याख्या करने में समस्या है। …

14 r  classification  random-forest  multidimensional-scaling 

मैं एक माइक्रोएरे डेटासेट पर एक क्लासिफायरियर के रूप में एक यादृच्छिक वन एल्गोरिथ्म लागू कर रहा हूं जो विभिन्न विशेषताओं के साथ दो ज्ञात समूहों में विभाजित हैं। प्रारंभिक रन के बाद मैं सुविधाओं के महत्व को देखता हूं और 5, 10 और 20 सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं के साथ …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

परंपरागत रूप से हम अनुदैर्ध्य डेटा को मॉडल करने के लिए मिश्रित मॉडल का उपयोग करते हैं, जैसे डेटा: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 हम …

14 machine-learning  data-transformation  random-forest  panel-data  large-data 

दरअसल, मुझे लगा कि मैं समझ गया था कि आंशिक निर्भरता की साजिश के साथ कोई क्या दिखा सकता है, लेकिन एक बहुत ही सरल काल्पनिक उदाहरण का उपयोग करते हुए, मैं बल्कि हैरान रह गया। कोड की निम्न हिस्सा में मैं तीन स्वतंत्र चर (उत्पन्न एक , ख , …

14 r  random-forest  boosting  partial-plot 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि रैंडम फॉरेस्ट कैसे काम करता है। मेरे पास इस बात की समझ है कि पेड़ कैसे बनते हैं लेकिन यह समझ नहीं आता कि कैसे बेतरतीब वन बैग के नमूने पर भविष्यवाणियां करते हैं। किसी ने मुझे एक सरल विवरण दे …

14 random-forest  prediction