Perguntas com a marcação «cart»

As florestas aleatórias (RF) são um método competitivo de modelagem / mineração de dados. Um modelo de RF possui uma saída - a variável de saída / previsão. A abordagem ingênua para modelar várias saídas com RFs seria construir uma RF para cada variável de saída. Portanto, temos N modelos …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

Na rotina rpart () para criar modelos CART, você especifica o parâmetro de complexidade para o qual deseja remover sua árvore. Eu vi duas recomendações diferentes para escolher o parâmetro de complexidade: Escolha o parâmetro de complexidade associado ao erro mínimo possível de validação cruzada. Este método é recomendado pelo …

16 r  cart  rpart 

Suponhamos que temos duas árvores de regressão (árvore A e B) que árvore mapa de entrada a saída y ∈ R . Vamos y = f A ( x ) para a árvore A e F B ( x ) para a árvore B. Cada árvore utiliza separações binárias, com …

15 regression  machine-learning  cart 

Estou trabalhando na medida de importância do recurso Gini para florestas aleatórias. Portanto, preciso calcular a diminuição de Gini na impureza do nó. Aqui está a maneira como faço isso, o que leva a um conflito com a definição, sugerindo que devo estar errado em algum lugar ... :) Para …

15 feature-selection  random-forest  cart 

Já faz um tempo desde que eu olhei para particionar árvores. A última vez que fiz esse tipo de coisa, eu gosto de festa no R (criada por Hothorn). A idéia de inferência condicional via amostragem faz sentido para mim. Mas a rpart também teve apelo. No aplicativo atual (não …

15 r  cart  rpart  partitioning 

Na verdade, estou escrevendo uma implementação do Random Forests, mas acredito que a pergunta é específica para as árvores de decisão (independentes dos RFs). Portanto, o contexto é que estou criando um nó em uma árvore de decisão e as variáveis ​​de previsão e de destino são contínuas. O nó …

15 algorithms  cart  random-forest 

Questões Depende se a árvore é rasa ou profunda? Ou podemos dizer isso independentemente da profundidade / níveis da árvore? Por que o viés é baixo e a variância é alta? Por favor, explique intuitivamente e matematicamente

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

Como o algoritmo da árvore de decisão se divide em um atributo a cada etapa, a profundidade máxima de uma árvore de decisão é igual ao número de atributos dos dados. Isso está correto?

14 classification  cart 

Versão curta: Estou procurando um pacote R que pode construir árvores de decisão, enquanto cada folha na árvore de decisão é um modelo completo de regressão linear. AFAIK, a biblioteca rpartcria árvores de decisão em que a variável dependente é constante em cada folha. Existe outra biblioteca (ou uma rpartconfiguração …

14 r  regression  rpart  cart 

Um colega do meu escritório me disse hoje: "Os modelos de árvores não são bons porque são pegos por observações extremas". Uma pesquisa aqui resultou neste segmento que basicamente suporta a reivindicação. O que me leva à pergunta - em que situação um modelo CART pode ser robusto e como …

14 regression  classification  robust  cart 

Alguém pode ajudar a explicar algumas das matemáticas por trás da classificação no CART? Estou procurando entender como duas etapas principais acontecem. Por exemplo, eu treinei um classificador CART em um conjunto de dados e usei um conjunto de dados de teste para marcar seu desempenho preditivo, mas: Como é …

14 regression  classification  data-mining  cart 

Uma floresta aleatória é uma coleção de árvores de decisão seguindo o conceito de ensacamento. Quando passamos de uma árvore de decisão para a próxima, então como as informações aprendidas pela última árvore de decisão avançam para a próxima? Porque, de acordo com meu entendimento, não há nada como um …

14 machine-learning  random-forest  cart  bagging 

Eu sou bastante novo em aprendizado de máquina, técnicas CART e similares, e espero que minha ingenuidade não seja muito óbvia. Como a Random Forest lida com estruturas de dados hierárquicas / multiníveis (por exemplo, quando a interação entre níveis é interessante)? Ou seja, conjuntos de dados com unidades de …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 4 meses . Existe uma boa biblioteca python para o treinamento de árvores de decisão aprimoradas?

13 python  cart  boosting 

Normalmente, não podemos desenhar uma curva ROC para classificadores discretos, como árvores de decisão. Estou certo? Existe alguma maneira de desenhar uma curva ROC para Dtrees?

13 roc  cart