Pytania otagowane jako random-forest

Losowy las to metoda uczenia maszynowego polegająca na łączeniu wyników wielu drzew decyzyjnych.

1
Znaczenie osi y na wykresie częściowej zależności losowego lasu
Korzystam z RandomForestpakietu R i nie rozumiem, jak interpretować wartości osi Y na ich wykresach częściowej zależności. Dokumenty pomocnicze stwierdzają, że wykres jest „graficznym przedstawieniem marginalnego wpływu zmiennej na prawdopodobieństwo klasowe”. Nadal jednak nie rozumiem, co dokładnie reprezentuje oś y. W szczególności, co oznaczają wartości ujemne? Co to znaczy mieć …
5
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?
Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …
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 
1
Pierwsze kroki nauki przewidywania okresów finansowych za pomocą uczenia maszynowego
Próbuję zrozumieć, w jaki sposób korzystać z uczenia maszynowego do przewidywania okresów finansowych 1 lub więcej kroków w przyszłość. Mam finansowe szeregi czasowe z niektórymi danymi opisowymi i chciałbym stworzyć model, a następnie użyć tego modelu do przewidzenia n-krok naprzód. Do tej pory robiłem: getSymbols("GOOG") GOOG$sma <- SMA(Cl(GOOG)) GOOG$range <- …
2
Losowy las: co, jeśli wiem, że zmienna jest ważna
Rozumiem, że losowy las wybiera losowo zmienne mtry do zbudowania każdego drzewa decyzyjnego. Jeśli więc mtry = ncol / 3, wówczas każda zmienna zostanie użyta średnio w 1/3 drzew. I 2/3 drzew ich nie wykorzysta. Ale co, jeśli wiem, że jedna zmienna jest prawdopodobnie bardzo ważna, czy dobrze byłoby ręcznie …
2
randomForest wybiera regresję zamiast klasyfikacji
Korzystam z pakietu randomForest w R i korzystam z danych tęczówki, generowany losowy las jest klasyfikacją, ale kiedy używam zestawu danych z około 700 funkcjami (każdy z nich to piksel na obrazie 28 x 28 pikseli) i kolumna etykiety jest nazywana label, randomForestgenerowana jest regresja. Korzystam z następującego wiersza: rf …
12 r  random-forest 
2
PCA i losowe lasy
W ostatnim konkursie Kaggle (ręcznie) zdefiniowałem 10 dodatkowych funkcji dla mojego zestawu treningowego, które następnie zostaną wykorzystane do wyszkolenia losowego klasyfikatora lasów. Postanowiłem uruchomić PCA w zestawie danych z nowymi funkcjami, aby zobaczyć, jak się ze sobą porównują. Odkryłem, że ~ 98% wariancji było przenoszone przez pierwszy składnik (pierwszy wektor …
1
Jak zmniejszyć liczbę fałszywych trafień?
Próbuję rozwiązać zadanie zwane wykrywaniem pieszych i trenuję binarny clasifer na dwóch kategoriach pozytywnych - ludzie, negatywne - tło. Mam zestaw danych: liczba wyników dodatnich = 3752 liczba ujemna = 3800 Używam train \ test split 80 \ 20% i RandomForestClassifier z scikit-learn z parametrami: RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=50, n_jobs= -1) Otrzymuję …
1
Czy konieczne jest wstępne przetwarzanie przed prognozowaniem przy użyciu FinalModel z RandomForest z pakietem Caret?
Używam pakietu karetki do trenowania obiektu randomForest z 10x10CV. 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")) Następnie testuję randomForest na testSet (nowe dane) RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet) Macierz pomieszania pokazuje mi, że model nie jest taki zły. confusionMatrix(data=RF.testSet$Prediction, RF.testSet$Defect) Reference …
2
Jak połączyć wyniki regresji logistycznej i losowego lasu?
Jestem nowy w uczeniu maszynowym. Zastosowałem regresję logistyczną i losowy las w tym samym zbiorze danych. Dostaję więc zmienne znaczenie (współczynnik bezwzględny dla regresji logistycznej i zmienne znaczenie dla losowego lasu). Myślę o połączeniu tych dwóch, aby uzyskać ostateczną zmienną ważność. Czy ktoś może podzielić się swoim doświadczeniem? Sprawdziłem workowanie, …
2
Wybór funkcji i dostrajanie parametrów z karetką losowego lasu
Mam dane z kilkoma tysiącami funkcji i chcę dokonać rekurencyjnego wyboru funkcji (RFE), aby usunąć te nieinformacyjne. Robię to z karetką i RFE. Jednak zacząłem myśleć, jeśli chcę uzyskać najlepsze dopasowanie regresji (na przykład losowy las), kiedy powinienem przeprowadzić strojenie parametrów ( mtrydla RF)? Tak więc, jak rozumiem, Caret trenuje …
2
Czy losowe lasy wykazują tendencyjne prognozy?
Myślę, że jest to proste pytanie, chociaż uzasadnienie dlaczego lub dlaczego nie może być. Powodem, dla którego pytam, jest to, że niedawno napisałem własną implementację RF i chociaż działa on dobrze, nie działa tak dobrze, jak się spodziewałem (na podstawie zestawu danych konkursowych Kaggle Photo Quality Prediction , zwycięskich wyników …
3
Losowa regresja lasu nieprzewidywalna na podstawie danych treningowych
Zauważyłem, że przy budowaniu modeli regresji losowej lasu, przynajmniej w R, przewidywana wartość nigdy nie przekracza maksymalnej wartości zmiennej docelowej widocznej w danych treningowych. Jako przykład zobacz poniższy kod. Buduję model regresji do przewidywania mpgna podstawie mtcarsdanych. Buduję OLS i losowe modele leśne i używam ich do przewidywania mpghipotetycznego samochodu, …
12 r  random-forest 
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.