Perguntas com a marcação «random-forest»

Estou tentando entender como usar o aprendizado de máquina para prever séries temporais financeiras 1 ou mais etapas no futuro. Tenho séries temporais financeiras com alguns dados descritivos e gostaria de formar um modelo e depois usá-lo para prever n passos adiante. O que tenho feito até agora é: getSymbols("GOOG") …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

Uma floresta aleatória pode ser treinada para prever adequadamente os dados de contagem? Como isso aconteceria? Eu tenho uma gama bastante extensa de valores para que a classificação não faça sentido. Se eu usasse regressão, simplesmente truncaria os resultados? Estou bastante perdido aqui. Alguma ideia?

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

O meu entendimento é os picaretas florestais aleatórios aleatoriamente mtry variáveis para construir cada árvore de decisão. Portanto, se mtry = ncol / 3, então cada variável será usada em média em 1/3 das árvores. E 2/3 das árvores não as usarão. Mas e se eu souber que uma única …

12 r  random-forest  parameterization 

Estou usando o pacote randomForest no R e usando os dados da íris, a floresta aleatória gerada é uma classificação, mas quando uso um conjunto de dados com cerca de 700 recursos (os recursos são cada pixel em uma imagem de 28 x 28 pixels) e a coluna do rótulo …

12 r  random-forest 

Para uma competição recente do Kaggle, eu (manualmente) defini 10 recursos adicionais para o meu conjunto de treinamento, que seriam usados ​​para treinar um classificador de florestas aleatórias. Decidi executar o PCA no conjunto de dados com os novos recursos, para ver como eles se comparavam. Eu descobri que ~ …

12 classification  pca  random-forest 

Qual é a melhor função de custo para uma árvore de floresta aleatória: índice de Gini ou entropia? Estou tentando implementar uma floresta aleatória no Clojure.

12 classification  random-forest  cart 

Estou tentando resolver uma tarefa chamada detecção de pedestres e treino clasifer binário em duas categorias positivas - pessoas, negativos - antecedentes. Eu tenho um conjunto de dados: número de positivos = 3752 número de negativo = 3800 Eu uso train \ test split 80 \ 20% e RandomForestClassifier forma …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

Eu uso o pacote de intercalação para treinar um objeto randomForest com 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")) Depois disso, testei o randomForest em um testSet (novos dados) RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet) A matriz de confusão me mostra …

12 r  random-forest  prediction  caret 

Eu sou novo no aprendizado de máquina. Eu apliquei regressão logística e floresta aleatória em um mesmo conjunto de dados. Então, recebo importância variável (coeficiente absoluto para regressão logística e importância variável para floresta aleatória). Estou pensando em combinar os dois para obter uma importância variável final. Alguém pode compartilhar …

12 machine-learning  logistic  random-forest 

Eu tenho dados com alguns milhares de recursos e desejo fazer a seleção recursiva de recursos (RFE) para remover os não informativos. Eu faço isso com sinal de intercalação e RFE. No entanto, comecei a pensar, se quero obter o melhor ajuste de regressão (floresta aleatória, por exemplo), quando devo …

12 regression  feature-selection  random-forest  caret 

Então, eu tenho uma matriz de cerca de 60 x 1000. Estou vendo como 60 objetos com 1000 recursos; os 60 objetos são agrupados em 3 classes (a, b, c). 20 objetos em cada classe, e sabemos a verdadeira classificação. Gostaria de fazer um aprendizado supervisionado neste conjunto de 60 …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

Penso que esta é uma pergunta direta, embora o raciocínio por trás do porquê ou por que não possa não ser. O motivo pelo qual pergunto é que recentemente escrevi minha própria implementação de uma RF e, embora ela tenha um bom desempenho, ela não está funcionando tão bem quanto …

12 algorithms  random-forest  cart 

Percebi que, ao criar modelos aleatórios de regressão florestal, pelo menos em R, o valor previsto nunca excede o valor máximo da variável de destino vista nos dados de treinamento. Como um exemplo, veja o código abaixo. Estou construindo um modelo de regressão para prever com mpgbase nos mtcarsdados. Eu …

12 r  random-forest 

Pelo meu entendimento, as CNNs consistem em duas partes. A primeira parte (camadas conv / pool) que faz a extração do recurso e a segunda parte (camadas fc) que faz a classificação dos recursos. Como as redes neurais totalmente conectadas não são os melhores classificadores (ou seja, elas são superadas …

11 neural-networks  svm  random-forest  conv-neural-network 

Pergunta em uma frase: alguém sabe como determinar bons pesos de classe para uma floresta aleatória? Explicação: Estou brincando com conjuntos de dados desequilibrados. Eu quero usar o Rpacote randomForestpara treinar um modelo em um conjunto de dados muito assimétrico, com apenas alguns exemplos positivos e muitos negativos. Eu sei, …

11 r  random-forest