Perguntas com a marcação «random-forest»

Eu tenho um problema de regressão de várias saídas com entrada e saídas . As saídas têm uma estrutura de correlação não linear complexa.dxdxd_xdydyd_y Eu gostaria de usar florestas aleatórias para fazer a regressão. Até onde eu sei, as florestas aleatórias para regressão funcionam apenas com uma única saída, então …

23 regression  multivariate-analysis  random-forest 

Nem tenho certeza de que a pergunta faça muito sentido, mas acho que vi alguns títulos de trabalhos em que eles propunham floresta aleatória com efeitos aleatórios. Isso é possível em R?

22 r  random-forest  random-effects-model 

O pacote randomForest de R não pode lidar com fatores com mais de 32 níveis. Quando recebe mais de 32 níveis, emite uma mensagem de erro: Não é possível lidar com preditores categóricos com mais de 32 categorias. Mas os dados que tenho têm vários fatores. Alguns deles têm mais …

22 r  random-forest  many-categories 

Esta pergunta foi migrada do Stack Overflow porque pode ser respondida em Validação cruzada. Migrou há 5 anos . Eu li outros tópicos sobre gráficos de dependência parcial e a maioria deles é sobre como você realmente os plota com pacotes diferentes, não como você pode interpretá-los com precisão. Portanto: …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

Eu estava lendo o relatório da solução vencedora de uma competição Kaggle ( Classificação de malware ). O relatório pode ser encontrado nesta postagem do fórum . O problema era um problema de classificação (nove classes, a métrica era a perda logarítmica) com 10.000 elementos no conjunto de trens e …

21 machine-learning  random-forest  boosting  overfitting  semi-supervised 

Eu executei um modelo de regressão OLS no conjunto de dados com 5 variáveis ​​independentes. As variáveis ​​independentes e a variável dependente são contínuas e estão relacionadas linearmente. OR Square é de cerca de 99,3%. Mas quando eu executo o mesmo usando floresta aleatória em R, meu resultado é '% …

21 r  regression  random-forest 

É possível controlar o custo da classificação incorreta no pacote R randomForest ? No meu próprio trabalho, os falsos negativos (por exemplo, falta de erro de uma pessoa ter uma doença) são muito mais caros do que os falsos positivos. O pacote rpart permite que o usuário controle os custos …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

Eu não entendo exatamente o que se entende por tamanho do nó. Eu sei o que é um nó de decisão, mas não o tamanho do nó.

20 machine-learning  random-forest  bagging 

Sou um pouco novo em datamining / machine learning / etc. e lemos algumas maneiras de combinar vários modelos e execuções do mesmo modelo para melhorar as previsões. Minha impressão ao ler alguns artigos (que geralmente são interessantes e ótimos em teoria e letras gregas, mas com pouco código e …

20 r  random-forest  k-nearest-neighbour  ensemble 

Não sou especialista em floresta aleatória, mas entendo claramente que o principal problema da floresta aleatória é a geração (aleatória) de árvores. Você pode me explicar como as árvores são geradas? (ou seja, qual é a distribuição usada para geração de árvores?) Desde já, obrigado !

20 machine-learning  r  algorithms  cart  random-forest 

Gostaria de saber se existem / algumas vantagens em usar amostragem estratificada em vez de aleatória, ao dividir o conjunto de dados original em conjunto de treinamento e teste para classificação. Além disso, a amostragem estratificada introduz mais viés no classificador do que a amostragem aleatória? O aplicativo, para o …

20 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

Estou experimentando florestas aleatórias com o scikit-learn e estou obtendo ótimos resultados do meu conjunto de treinamento, mas resultados relativamente ruins no meu conjunto de testes ... Aqui está o problema (inspirado no poker) que estou tentando resolver: Dadas as cartas do jogador A, as cartas do jogador B e …

19 classification  random-forest  scikit-learn 

Se eu entendi corretamente, em um algoritmo de aprendizado de máquina, o modelo precisa aprender com sua experiência, ou seja, quando o modelo fornece uma previsão errada para os novos casos, ele deve se adaptar às novas observações e, com o tempo, o modelo se torna cada vez melhor. . …

19 machine-learning  logistic  random-forest 

Florestas aleatórias são usadas para regressão. No entanto, pelo que entendi, eles atribuem um valor-alvo médio a cada folha. Como há apenas folhas limitadas em cada árvore, existem apenas valores específicos que a meta pode atingir em nosso modelo de regressão. Portanto, não é apenas uma regressão "discreta" (como uma …

18 regression  random-forest  cart 

A implementação do ER é mais eficiente ( Extreme Gradient Boostingé semelhante ao aumento do gradiente) - a diferença é importante do ponto de vista prático? Há um pacote R que os implementa. É um novo algoritmo que supera a implementação "genérica" ​​(pacote RandomForest da R) não apenas em termos …

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest