Pytania otagowane jako cart

„Drzewa klasyfikacji i regresji”. CART jest popularną techniką uczenia maszynowego i stanowi podstawę dla technik takich jak losowe lasy i popularne implementacje maszyn zwiększających gradient.

9
Pozyskiwanie wiedzy z przypadkowego lasu
Losowe lasy są uważane za czarne skrzynki, ale ostatnio zastanawiałem się, jaką wiedzę można uzyskać z losowego lasu? Najbardziej oczywistą rzeczą jest znaczenie zmiennych, w najprostszym wariancie można to zrobić po prostu przez obliczenie liczby wystąpień zmiennej. Drugą rzeczą, o której myślałem, były interakcje. Myślę, że jeśli liczba drzew jest …
2
Gradient Boosting Tree vs Random Forest
Zwiększanie drzewa gradientowego, jak zaproponował Friedman, wykorzystuje drzewa decyzyjne jako podstawowych uczniów. Zastanawiam się, czy powinniśmy uczynić podstawowe drzewo decyzyjne tak złożonym, jak to możliwe (w pełni rozwinięte) czy prostszym? Czy istnieje jakieś wyjaśnienie wyboru? Random Forest to kolejna metoda zespołowa, w której drzewa decyzyjne są podstawowymi uczniami. W oparciu …
1
Drzewa wnioskowania warunkowego a tradycyjne drzewa decyzyjne
Czy ktoś może wyjaśnić podstawowe różnice między drzewami wnioskowania warunkowego ( ctreez partypakietu w R) w porównaniu do bardziej tradycyjnych algorytmów drzewa decyzyjnego (takich jak rpartw R)? Co wyróżnia drzewa CI? Mocne i słabe strony? Aktualizacja: Przejrzałem artykuł Horthorna i wsp., Do którego Chi odwołuje się w komentarzach. Nie byłem …
3
Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
2
Praktyczne pytania dotyczące strojenia losowych lasów
Moje pytania dotyczą Losowych Lasów. Koncepcja tego pięknego klasyfikatora jest dla mnie jasna, ale wciąż istnieje wiele praktycznych pytań dotyczących użytkowania. Niestety nie udało mi się znaleźć żadnego praktycznego przewodnika po RF (szukałem czegoś takiego jak „Praktyczny przewodnik po szkoleniach z ograniczonymi maszynami Boltzmana” autorstwa Geoffrey'a Hintona, ale dla Random …
3
Jak wykreślić przykładowe drzewo z randomForest :: getTree ()? [Zamknięte]
Każdy otrzymał sugestie dotyczące biblioteki lub kodu dotyczące sposobu wykreślenia kilku przykładowych drzew z: getTree(rfobj, k, labelVar=TRUE) (Tak, wiem, że nie powinieneś tego robić operacyjnie, RF to czarna skrzynka itp. Itp. Chcę wizualnie sprawdzić poprawność drzewa, aby zobaczyć, czy jakieś zmienne zachowują się nieintuicyjnie, potrzebuję ulepszenia / połączenia / dyskretyzacji …
3
Co to jest Deviance? (szczególnie w CART / rpart)
Co to jest „dewiacja”, jak jest obliczana i jakie jest jej zastosowanie w różnych dziedzinach statystyki? W szczególności jestem osobiście zainteresowany jego zastosowaniami w CART (i jego implementacją w rpart w R). Pytam o to, ponieważ artykuł na wiki wydaje się nieco brakuje, a twoje spostrzeżenia będą mile widziane.
45 r  cart  rpart  deviance 
4
Szkolenie drzewa decyzyjnego względem niezrównoważonych danych
Jestem nowy w eksploracji danych i staram się trenować drzewo decyzyjne względem zestawu danych, który jest wysoce niezrównoważony. Mam jednak problemy ze słabą dokładnością predykcyjną. Dane obejmują studentów studiujących kursy, a zmienną klasową jest status kursu, który ma dwie wartości - Wycofany lub Bieżący. Wiek Pochodzenie etniczne Płeć Oczywiście ... …
3
Dlaczego drzewa decyzyjne nie są drogie obliczeniowo?
We wstępie do nauki statystycznej z aplikacjami w R autorzy piszą, że dopasowanie drzewa decyzyjnego jest bardzo szybkie, ale nie ma to dla mnie sensu. Algorytm musi przejść przez każdą funkcję i podzielić ją na wszystkie możliwe sposoby, aby znaleźć optymalny podział. W przypadku operacji numerycznych z obserwacjami może to …
38 cart 
6
Dlaczego otrzymuję drzewo decyzyjne 100% dokładności?
Otrzymuję 100% dokładność dla mojego drzewa decyzyjnego. Co ja robię źle? To jest mój kod: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y = data[-1] from sklearn.cross_validation import train_test_split x_train = x[0:2635] x_test = …
1
Jakie są przydatne wskazówki dotyczące parametrów GBM?
Jakie są przydatne wskazówki dotyczące testowania parametrów (tj. Głębokość interakcji, dziecko, częstotliwość próbkowania itp.) Za pomocą GBM? Powiedzmy, że mam 70-100 funkcji, populację 200 000 i zamierzam przetestować głębokość interakcji 3 i 4. Oczywiście muszę przeprowadzić testy, aby zobaczyć, która kombinacja parametrów najlepiej trzyma się poza próbą. Wszelkie sugestie dotyczące …
4
Jak mierzyć / oceniać „zmienne znaczenie” podczas korzystania z CART? (konkretnie używając {rpart} z R)
Podczas budowania modelu CART (w szczególności drzewa klasyfikacji) przy użyciu rpart (w R) często interesujące jest wiedzieć, jakie znaczenie mają różne zmienne wprowadzone do modelu. Tak więc moje pytanie brzmi: jakie wspólne miary istnieją dla uszeregowania / pomiaru znaczenia zmiennych uczestniczących zmiennych w modelu CART? I jak można to obliczyć …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.