Pertanyaan yang diberi tag «random-forest»

Hutan Acak (RF) dibuat oleh ensemble dari Decision Trees's (DT). Dengan menggunakan bagging, setiap DT dilatih dalam subset data yang berbeda. Oleh karena itu, adakah cara menerapkan hutan acak online dengan menambahkan lebih banyak keputusan pengambilan data baru? Sebagai contoh, kami memiliki sampel 10K dan melatih 10 DT. Kemudian kami …

13 random-forest  online-learning 

Saya mencoba menggunakan fitur penting dari Random Forests untuk melakukan beberapa pilihan fitur empiris untuk masalah regresi di mana semua fitur bersifat kategoris dan banyak dari mereka memiliki banyak tingkatan (pada urutan 100-1000). Mengingat bahwa pengodean satu-panas membuat variabel dummy untuk setiap level, kepentingan fitur adalah untuk setiap level dan …

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

Saya telah merencanakan fitur penting di hutan acak dengan scikit-learn . Untuk meningkatkan prediksi menggunakan hutan acak, bagaimana saya bisa menggunakan informasi plot untuk menghapus fitur? Apakah cara menemukan apakah fitur tidak berguna atau bahkan lebih buruk dari kinerja hutan acak, berdasarkan informasi plot? Plot didasarkan pada atribut feature_importances_dan saya …

12 feature-selection  random-forest  scikit-learn 

Apakah ada aturan praktis (atau aturan aktual) yang berkaitan dengan jumlah sel LSTM minimum, maksimum, dan "wajar" yang harus saya gunakan? Secara khusus saya berhubungan dengan BasicLSTMCell dari TensorFlow dan num_unitsproperti. Harap asumsikan bahwa saya memiliki masalah klasifikasi yang ditentukan oleh: t - number of time steps n - length …

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 

Saya membuat prototipe aplikasi dan saya membutuhkan model bahasa untuk menghitung kebingungan pada beberapa kalimat yang dihasilkan. Apakah ada model bahasa terlatih dalam python yang bisa saya gunakan? Sesuatu yang sederhana seperti model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …

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 

Saya baru saja menyelesaikan pembelajaran mesin untuk kursus R di cognitiveclass.ai dan mulai bereksperimen dengan hutan acak. Saya telah membuat model dengan menggunakan pustaka "randomForest" di R. Model dikelompokkan berdasarkan dua kelas, baik, dan buruk. Saya tahu bahwa ketika model overfit, ia berkinerja baik pada data dari pelatihannya sendiri tetapi …

11 r  random-forest  prediction  overfitting 

Memasukan data: -> fitur kaos (warna, logo, dll)XXX -> margin keuntunganYYY Saya telah melatih hutan acak pada dan Y di atas dan telah mencapai akurasi yang masuk akal pada data uji. Jadi saya punyaXXXYYY .P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X) Sekarang, saya ingin mencari yaitu distribusi probabilitas dari fitur X mengingat saya mengharapkan margin keuntungan …

11 machine-learning  random-forest  generative-models 

Saya memiliki dataset yang memiliki atribut kelas biner. Ada 623 contoh dengan kelas +1 (kanker positif) dan 101.671 contoh dengan kelas -1 (kanker negatif). Saya telah mencoba berbagai algoritma (Naif Bayes, Random Forest, AODE, C4.5) dan semuanya memiliki rasio negatif palsu yang tidak dapat diterima. Random Forest memiliki akurasi prediksi …

11 classification  random-forest  decision-trees  unbalanced-classes 

Saya ingin menghindari overfitting di hutan acak. Dalam hal ini, saya bermaksud menggunakan mtry, nodesize, dan maxnodes dll. Bisakah Anda membantu saya memilih nilai untuk parameter ini? Saya menggunakan R. Juga, jika mungkin, tolong katakan padaku bagaimana saya bisa menggunakan validasi silang k-fold untuk hutan acak (dalam R).

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

Saya perlu menemukan akurasi dataset pelatihan dengan menerapkan Algoritma Hutan Acak. Tapi tipe set data saya adalah kategoris dan numerik. Ketika saya mencoba menyesuaikan data-data itu, saya mendapatkan kesalahan. 'Input berisi NaN, infinity atau nilai yang terlalu besar untuk dtype (' float32 ')'. Mungkin masalahnya adalah untuk tipe data objek. …

11 python  data-mining  random-forest 

Saya ingin menjalankan beberapa model pembelajaran mesin seperti hutan acak, peningkatan gradien, atau SVM pada dataset saya. Ada lebih dari 200 variabel prediktor dalam dataset saya dan kelas target saya adalah variabel biner. Apakah saya perlu menjalankan pemilihan fitur sebelum pemasangan model? Apakah itu mempengaruhi kinerja model secara signifikan atau …

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

Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 5 tahun yang lalu . Sepertinya sebagian besar bahasa memiliki sejumlah perpustakaan komputasi ilmiah yang tersedia. Python memiliki Scipy …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 4 tahun yang lalu . Saya sedang mengerjakan suatu proyek dan saya mengalami kesulitan dalam menentukan algoritma mana yang …

10 machine-learning  algorithms  random-forest  linear-regression  decision-trees  machine-learning  predictive-modeling  forecast  r  clustering  similarity  data-mining  dataset  statistics  text-mining  text-mining  data-cleaning  data-wrangling  machine-learning  classification  algorithms  xgboost  data-mining  dataset  dataset  regression  graphs  svm  unbalanced-classes  cross-validation  optimization  hyperparameter  genetic-algorithms  visualization  predictive-modeling  correlation  machine-learning  predictive-modeling  apache-spark  statistics  normalization  apache-spark  map-reduce  r  correlation  confusion-matrix  r  data-cleaning  classification  terminology  dataset  image-classification  machine-learning  regression  apache-spark  machine-learning  data-mining  nlp  parsing  machine-learning  dimensionality-reduction  visualization  clustering  multiclass-classification  evaluation  unsupervised-learning  machine-learning  machine-learning  data-mining  supervised-learning  unsupervised-learning  machine-learning  data-mining  classification  statistics  predictive-modeling  data-mining  clustering  python  pandas  machine-learning  dataset  data-cleaning  data  bigdata  software-recommendation 

Diterapkan Lasso untuk memeringkat fitur dan mendapatkan hasil berikut: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 Perhatikan bahwa kumpulan data memiliki 3 label. Peringkat fitur untuk label yang berbeda sama. Kemudian menerapkan hutan acak ke kumpulan data yang sama: rank feature score =================================== 1 …

9 feature-selection  random-forest  linear-regression 

Saya melatih model prediksi dengan Scikit Learn in Python (Random Forest Regressor) dan saya ingin mengekstraksi bobot setiap fitur untuk membuat alat excel untuk prediksi manual. Satu-satunya hal yang saya temukan adalah model.feature_importances_tetapi tidak membantu. Apakah ada cara untuk mencapainya? def performRandomForest(X_train, y_train, X_test, y_test): '''Perform Random Forest Regression''' from …

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