Perguntas com a marcação «random-forest»

Uma floresta aleatória (RF) é criada por um conjunto de árvores de decisão (DT). Usando o empacotamento, cada DT é treinado em um subconjunto de dados diferente. Portanto, existe alguma maneira de implementar uma floresta aleatória on-line adicionando mais árvores de decisão em novos dados? Por exemplo, temos 10 mil …

13 random-forest  online-learning 

Eu estava tentando usar as importâncias de recursos da Random Forests para executar alguma seleção empírica de recursos para um problema de regressão em que todos os recursos são categóricos e muitos deles têm muitos níveis (da ordem de 100-1000). Dado que a codificação one-hot cria uma variável dummy para …

12 scikit-learn  feature-selection  random-forest  xgboost  categorical-data 

Eu plotei as importâncias do recurso em florestas aleatórias com o scikit-learn . Para melhorar a previsão usando florestas aleatórias, como posso usar as informações da plotagem para remover recursos? Ou seja, como descobrir se um recurso é inútil ou pior ainda, o desempenho das florestas aleatórias, com base nas …

12 feature-selection  random-forest  scikit-learn 

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of time steps n - length of input …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Acabei de concluir o curso de aprendizado de máquina para R em cognitiveclass.ai e comecei a experimentar com florestas aleatórias. Eu criei um modelo usando a biblioteca "randomForest" em R. O modelo é classificado por duas classes, boa e ruim. Sei que quando um modelo está super ajustado, ele tem …

11 r  random-forest  prediction  overfitting 

Dados de entrada: -> características da camiseta (cor, logotipo, etc)XXX -> margem de lucroYYY Treinei uma floresta aleatória nos e Y acima e obtive uma precisão razoável nos dados de teste. Então eu tenhoXXXYYY .P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X) Agora, eu gostaria de encontrar isto é, distribuição de probabilidade dos recursos X , já …

11 machine-learning  random-forest  generative-models 

Eu tenho um conjunto de dados que possui um atributo de classe binária. Existem 623 casos com classe +1 (câncer positivo) e 101.671 casos com classe -1 (câncer negativo). Eu tentei vários algoritmos (Naive Bayes, Random Forest, AODE, C4.5) e todos eles têm taxas de falso-negativos inaceitáveis. A Random Forest …

11 classification  random-forest  decision-trees  unbalanced-classes 

Eu quero evitar o excesso de ajustes na floresta aleatória. A esse respeito, pretendo usar mtry, nodesize e maxnodes etc. Você poderia me ajudar a escolher valores para esses parâmetros? Eu estou usando R. Além disso, se possível, diga-me como posso usar a validação cruzada k-fold para floresta aleatória (em …

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

Preciso encontrar a precisão de um conjunto de dados de treinamento aplicando o Algoritmo Aleatório de Floresta. Mas meu tipo de conjunto de dados é categórico e numérico. Quando tentei ajustar esses dados, recebo um erro. 'Input contém NaN, infinito ou um valor muito grande para dtype (' float32 ')'. …

11 python  data-mining  random-forest 

Gostaria de executar algum modelo de aprendizado de máquina como floresta aleatória, aumento de gradiente ou SVM no meu conjunto de dados. Existem mais de 200 variáveis ​​preditivas no meu conjunto de dados e minhas classes de destino são uma variável binária. Preciso executar a seleção de recursos antes do …

11 machine-learning  predictive-modeling  feature-selection  random-forest 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Parece que a maioria das línguas tem algum número de …

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Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 4 anos . Estou trabalhando em um projeto e estou tendo dificuldades para …

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Lasso aplicado para classificar os recursos e obter os seguintes resultados: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 Observe que o conjunto de dados possui 3 rótulos. A classificação dos recursos para os diferentes rótulos é a mesma. Em seguida, aplicou a floresta aleatória …

9 feature-selection  random-forest  linear-regression 

Treinei um modelo de previsão com o Scikit Learn em Python (Random Forest Regressor) e quero extrair de alguma forma os pesos de cada recurso para criar uma ferramenta de excel para previsão manual. A única coisa que encontrei é a model.feature_importances_mas não ajuda. Existe alguma maneira de conseguir isso? …

9 python  predictive-modeling  regression  random-forest  scikit-learn