random-forest पर टैग किए गए जवाब

क्या यह रैंडम फ़ॉरेस्ट क्लासिफिकेशन करने से पहले पीसीए करने के लिए समझ में आता है? मैं उच्च आयामी पाठ डेटा के साथ काम कर रहा हूं, और मैं आयामीता के अभिशाप से बचने में मदद करने के लिए सुविधा में कमी करना चाहता हूं, लेकिन पहले से ही किसी …

14 classification  pca  random-forest  dimensionality-reduction  high-dimensional 

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 

वर्तमान में मैं एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या के लिए MATLAB पर आरएफ टूलबॉक्स का उपयोग कर रहा हूं डेटा सेट: 50000 नमूने और 250 से अधिक विशेषताएं तो पेड़ों को उगाने के लिए प्रत्येक विभाजन पर पेड़ों की संख्या और बेतरतीब ढंग से चुनी गई विशेषता क्या होनी चाहिए? क्या …

14 machine-learning  classification  random-forest 

मान लें कि हमारे पास ज्यादातर वर्गीकरण विशेषताओं के साथ एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या है। हम इसे सीखने के लिए कुछ गैर-रैखिक मॉडल (जैसे XGBoost या रैंडम फ़ॉरेस्ट) का उपयोग करते हैं। क्या बहु-संप्रभुता के बारे में अभी भी चिंतित होना चाहिए? क्यों? यदि उपरोक्त उत्तर सही है, तो किसी …

13 classification  random-forest  multicollinearity  xgboost 

जब हम एक यादृच्छिक वन की गुणवत्ता का आकलन करते हैं, उदाहरण के लिए एयूसी का उपयोग करते हुए, क्या इन मात्राओं को आउट ऑफ बैग नमूने पर या क्रॉस सत्यापन के होल्ड आउट पर गणना करना अधिक उपयुक्त है? मैंने सुना है कि OOB नमूनों पर इसकी गणना करने …

13 cross-validation  random-forest  auc 

उत्कृष्ट सांख्यिकीय मॉडलिंग को पढ़ने से : दो संस्कृतियों (ब्रेमेन 2001) , हम पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडल (जैसे, रैखिक प्रतिगमन) और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (जैसे, बगिंग, रैंडम फ़ॉरेस्ट, बूस्टेड पेड़ ...) के बीच सभी अंतर को जब्त कर सकते हैं। ब्रेमेन डेटा मॉडल (पैरामीट्रिक) की आलोचना करता है क्योंकि वे इस …

13 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting  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 

मैं कई विशेषताओं के आधार पर कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए यादृच्छिक वनों का उपयोग करके प्रतिगमन कर रहा हूं। कोड Scikit-learn का उपयोग करके पायथन में लिखा गया है। आप कैसे तय करते हैं कि आपको प्रतिगमन मॉडल को फिट करने के लिए उपयोग करने से पहले exp/ …

13 regression  machine-learning  predictive-models  python  random-forest 

मैं आर में एक यादृच्छिक वन मॉडल का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने की कोशिश कर रहा हूं। हालाँकि, मुझे त्रुटि मिलती है क्योंकि प्रशिक्षण सेट की तुलना में कुछ कारकों का परीक्षण सेट में भिन्न मूल्य है। उदाहरण के लिए, एक कारक Cat_2में मान हैं 34, 68, 76, आदि, परीक्षण …

13 r  categorical-data  random-forest 

मैं एक randomForest के साथ खेल रहा हूँ और पाया है कि आम तौर पर sampSize बढ़ने से बेहतर प्रदर्शन होता है। क्या कोई नियम / सूत्र / आदि है जो बताता है कि इष्टतम sampSize क्या होना चाहिए या क्या यह परीक्षण और त्रुटि है? मुझे लगता है कि …

13 r  random-forest 

मेरा प्रश्न: रैंडम फ़ॉरेस्ट प्रत्येक पेड़ के बजाय नोड स्तर पर बंटवारे के लिए सुविधाओं के यादृच्छिक सबसेट पर विचार क्यों करता है ? पृष्ठभूमि: यह एक इतिहास का सवाल है। टिन कम हो ने 1998 में प्रत्येक पेड़ को उगाने के लिए सुविधाओं के एक सबसेट का चयन करके …

13 machine-learning  feature-selection  random-forest  importance  history 

मैं इस साइट पर पढ़ता हूं कि जाहिरा तौर पर Kinect किसी तरह से मशीन सीखने के लिए यादृच्छिक जंगलों के एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है । क्या कोई समझा सकता है कि इसके लिए यादृच्छिक जंगलों का उपयोग क्या है, और उनका दृष्टिकोण कैसे काम करता है?

13 machine-learning  random-forest  application 

मेरे पास मासिक डेटा की 24 पंक्तियों को मिलाकर डेटा सेट है। जीडीपी, एयरपोर्ट आगमन, महीना और कुछ अन्य सुविधाएं हैं। आश्रित चर एक लोकप्रिय पर्यटन स्थल पर आगंतुकों की संख्या है। क्या रैंडम फॉरेस्ट ऐसी समस्या के लिए उपयुक्त होगा? डेटा गैर सार्वजनिक हैं इसलिए मैं एक नमूना पोस्ट …

13 random-forest  small-sample 

मैं यादृच्छिक जंगलों में शब्द निकटता भर में आया था। लेकिन मुझे यह समझ में नहीं आया कि यादृच्छिक जंगलों में क्या होता है। यह वर्गीकरण उद्देश्यों के लिए कैसे मदद करता है?

13 machine-learning  random-forest 

जब रैखिक प्रतिगमन के लिए श्रेणीगत विशेषताओं को कोडित किया जाता है, तो एक नियम होता है: डमी की संख्या कुल स्तरों की संख्या (संपार्श्विकता से बचने के लिए) से एक कम होनी चाहिए। क्या डिसीजन ट्रीज़ (बैगेड, बूस्टेड) ​​के लिए एक समान नियम मौजूद है? मैं यह इसलिए पूछ …

13 categorical-data  random-forest  cart  boosting