random-forest पर टैग किए गए जवाब

मैं RandomForestआर पैकेज का उपयोग कर रहा हूं और अपने आंशिक निर्भरता भूखंडों में वाई-अक्ष के मूल्यों की व्याख्या करने के तरीके पर उलझन में हूं। डॉक्स को यह बताने में मदद करें कि प्लॉट "वर्ग संभावना पर एक चर के सीमांत प्रभाव का चित्रमय चित्रण है।" हालाँकि, मैं अभी …

13 r  interpretation  random-forest  partial-plot 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

मैं भविष्य में वित्तीय समय 1 या अधिक चरणों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन सीखने का उपयोग करने के बारे में समझ पाने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास कुछ वर्णनात्मक डेटा के साथ एक वित्तीय समय है और मैं एक मॉडल बनाना चाहूंगा और फिर मॉडल का …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

क्या रैंडम फ़ॉरेस्ट को गणना डेटा की उचित भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है? यह कैसे आगे बढ़ेगा? मेरे पास मूल्यों की एक व्यापक श्रेणी है इसलिए वर्गीकरण वास्तव में मायने नहीं रखता है। यदि मैं प्रतिगमन का उपयोग करूंगा तो क्या मैं परिणामों को कम कर …

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

मेरी समझ में प्रत्येक निर्णय वृक्ष के निर्माण के लिए रैंडम फ़ॉरेस्ट बेतरतीब ढंग से mtry वैरिएबल है। इसलिए यदि mtry = ncol / 3 हो तो पेड़ों के 1/3 भाग में औसतन प्रत्येक चर का उपयोग किया जाएगा। और 2/3 पेड़ उनका उपयोग नहीं करेंगे। लेकिन क्या होगा अगर …

12 r  random-forest  parameterization 

मैं आर में randomForest पैकेज का उपयोग कर रहा हूं और आईरिस डेटा का उपयोग कर रहा है, उत्पन्न यादृच्छिक वन एक वर्गीकरण है लेकिन जब मैं लगभग 700 सुविधाओं के साथ एक डेटासेट का उपयोग करता हूं (सुविधाएँ एक 28x28 पिक्सेल छवि में प्रत्येक पिक्सेल हैं) और लेबल कॉलम …

12 r  random-forest 

हाल ही में एक कागेल प्रतियोगिता के लिए, मैंने (मैन्युअल रूप से) अपने प्रशिक्षण सेट के लिए 10 अतिरिक्त विशेषताओं को परिभाषित किया था, जो तब एक यादृच्छिक फोर्फ़ क्लास क्लासीफायर को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाएगा। मैंने नई सुविधाओं के साथ डेटासेट पर पीसीए चलाने का फैसला …

12 classification  pca  random-forest 

एक यादृच्छिक वन वृक्ष के लिए एक बेहतर लागत फ़ंक्शन: गिन्नी इंडेक्स या एन्ट्रॉपी? मैं क्लोजर में यादृच्छिक वन को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं।

12 classification  random-forest  cart 

जब पेड़ों पर निर्णय लेने की बात आती है, तो क्या अनुमानित मूल्य प्रशिक्षण डेटा की सीमा के बाहर हो सकता है? उदाहरण के लिए, यदि प्रशिक्षण डेटा लक्ष्य श्रेणी की रेंज 0-100 है, जब मैं अपना मॉडल तैयार करता हूं और इसे किसी और चीज पर लागू करता हूं, …

12 regression  predictive-models  random-forest  cart 

मैं पदयात्रा का पता लगाने वाले कार्य को हल करने की कोशिश कर रहा हूं और मैं बाइनरी क्लैसिफर को दो श्रेणियों सकारात्मकता - लोगों, नकारात्मक - पृष्ठभूमि पर प्रशिक्षित करता हूं। मेरे पास डाटासेट है: सकारात्मक संख्या = 3752 नकारात्मक की संख्या = 3800 मैं ट्रेन \ टेस्ट स्प्लिट …

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मैं 10x10CV के साथ एक यादृच्छिक वस्तु को प्रशिक्षित करने के लिए कैरेट पैकेज का उपयोग करता हूं। library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) उसके बाद, मैं एक टेस्टसेट पर यादृच्छिक परीक्षण का परीक्षण करता हूं (नया डेटा) RF.testSet$Prediction …

12 r  random-forest  prediction  caret 

मैं मशीन लर्निंग के लिए नया हूं। मैंने एक ही डेटासेट पर लॉजिस्टिक रिग्रेशन और रैंडम फ़ॉरेस्ट लागू किया। इसलिए मुझे परिवर्तनीय महत्व मिलता है (लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए पूर्ण गुणांक और यादृच्छिक वन के लिए चर महत्व)। मैं अंतिम परिवर्तनीय महत्व प्राप्त करने के लिए दोनों को मिलाने के …

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मेरे पास कुछ हजार विशेषताओं के साथ डेटा है और मैं अनइनफॉर्मेटिव को हटाने के लिए पुनरावर्ती सुविधा चयन (RFE) करना चाहता हूं। मैं यह कार्यवाहक और RFE के साथ करता हूं । हालांकि, मैंने सोचना शुरू कर दिया, अगर मैं सबसे अच्छा प्रतिगमन फिट होना चाहता हूं (यादृच्छिक वन, …

12 regression  feature-selection  random-forest  caret 

इसलिए, मुझे लगभग 60 x 1000 का एक मैट्रिक्स मिला है। मैं इसे 1000 ऑब्जेक्ट्स के साथ 60 ऑब्जेक्ट्स के रूप में देख रहा हूं; 60 वस्तुओं को 3 वर्गों (ए, बी, सी) में बांटा गया है। प्रत्येक कक्षा में 20 वस्तुएं, और हम सही वर्गीकरण जानते हैं। मैं ६० …

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मुझे लगता है कि यह एक सीधा सवाल है, हालांकि इसके पीछे का तर्क क्यों या क्यों नहीं हो सकता है। मेरे द्वारा पूछे जाने का कारण यह है कि मैंने हाल ही में एक RF के अपने कार्यान्वयन को लिखा है और हालांकि यह अच्छा प्रदर्शन करता है, यह …

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