Pertanyaan yang diberi tag «random-forest»

Saya menggunakan fungsi randomForestdalam randomForestpaket R untuk melakukan regresi. Namun, ketika saya mencoba memasukkan istilah interaksi dalam kode berikut: library(MASS) library(randomForest) Boston_f <- within(Boston, factor(rad)) mdl <- randomForest(lstat ~ rad * . , data = Boston_f) Hasilnya mdl$termmemang termasuk interaksi, tetapi jika saya mengintip ke dalam pohon yang mdlmenggunakan, getTree(mdl, …

9 r  interaction  random-forest 

Saya kagum bahwa saya tidak dapat menemukan artikel / kuliah tentang bagaimana seseorang dapat memasukkan Distribusi Probabilitas Kelas Sebelumnya dalam pengklasifikasi seperti Regresi Logistik atau Hutan Acak. Jadi pertanyaan saya adalah: Bagaimana menggabungkan Distribusi Probabilitas Kelas Sebelumnya dalam Regresi Logistik atau Hutan Acak? Apakah memasukkan Distribusi Probabilitas Kelas Sebelumnya menyiratkan …

9 logistic  bayesian  random-forest  prior 

Berdasarkan Gradient Boosting Tree vs Random Forest . GBDT dan RF menggunakan strategi berbeda untuk mengatasi bias dan varians. Pertanyaan saya adalah apakah saya bisa membuat sampel ulang dataset (dengan penggantian) untuk melatih beberapa GBDT dan menggabungkan prediksi mereka sebagai hasil akhir? Ini sama dengan membangun hutan acak menggunakan GBDT …

8 random-forest  cart  boosting  bagging  gradient 

Saya memiliki dataset dengan 5.818.446 baris dan 51 kolom, di mana 50 di antaranya adalah prediktor. Respons saya kuantitatif, jadi saya tertarik dengan model regresi. Saya mencoba menyesuaikan hutan acak dengan data saya menggunakan paket tanda sisipan. Namun, saya tidak memiliki cukup RAM untuk melakukannya. Saya sudah mencari solusi untuk …

8 r  random-forest  large-data 

Dalam semua kertas hutan acak (regresi) yang saya baca, ketika tiba saatnya untuk mengumpulkan prediksi semua pohon, kami mengambil nilai rata-rata sebagai prediksi. Pertanyaan saya adalah mengapa kita melakukan itu? Apakah ada justifikasi statistik untuk mengambil rata-rata? EDIT: Untuk mengklarifikasi pertanyaan, saya tahu dimungkinkan untuk menggunakan fungsi agregasi lainnya (kami …

8 regression  random-forest  ensemble 

Saya memiliki satu set data x, y yang saya gunakan untuk membangun hutan acak. Data x adalah vektor nilai yang mencakup beberapa NAS. Jadi saya gunakan rfImputeuntuk menangani data yang hilang dan membuat hutan acak. Sekarang saya memiliki observasi baru x yang tidak terlihat (dengan NA) dan saya ingin memprediksi …

8 r  random-forest  missing-data 

Saya sudah membaca pernyataan ini berkali-kali tetapi tidak pernah menemukan bukti. Saya ingin mencoba membuatnya sendiri tetapi saya bahkan tidak yakin dengan notasi apa yang digunakan. Adakah yang bisa membantu saya dengan ini?

8 mathematical-statistics  random-forest  unbiased-estimator  proof 

Pertanyaan ini sudah memiliki jawaban di sini : Apakah model saya bagus, berdasarkan nilai metrik diagnostik ( / AUC / akurasi / RMSE dll.)? R2R2R^2 (3 jawaban) Ditutup 8 bulan lalu . Saya memiliki data pembelajaran yang terdiri dari ~ 45 ribu sampel, masing-masing memiliki 21 fitur. Saya mencoba untuk …

8 classification  random-forest  out-of-sample 

Saya sedikit pemula dalam R dan pemilihan fitur, dan telah mencoba paket Boruta untuk memilih (mengurangi) jumlah variabel saya (n = 40). Saya berpikir bahwa metode ini juga memperhitungkan kemungkinan korelasi antar variabel, namun, dua (dari 20 variabel yang dipilih) sangat berkorelasi, dan dua lainnya sepenuhnya berkorelasi. Apakah ini normal? …

8 r  feature-selection  random-forest  boruta 

saya punya satu set data yang benar-benar biner. setiap set nilai variabel berada di domain: true, false. properti "khusus" dari kumpulan data ini adalah bahwa mayoritas dari nilai-nilai itu "salah". Saya telah menggunakan algoritma pembelajaran jaringan bayesian untuk mempelajari jaringan dari data. Namun, untuk salah satu node target saya (yang …

8 machine-learning  classification  svm  random-forest  bayesian-network 

Saya memiliki 5 variabel untuk setiap negara di dunia dan saya perlu menganalisis efek dan interaksinya pada variabel independen. Acak Hutan akan memadai untuk ruang lingkup saya karena berkaitan dengan hubungan non-linear dan memprediksi pentingnya variabel. Namun, saya bertanya-tanya apakah ketergantungan spasial mungkin menjadi masalah. Saya belum pernah melihat ketergantungan …

8 random-forest  spatial  independence 

Saya mengerti bagaimana pemisahan terbaik dipilih untuk forest acak untuk prediktor numerik (fitur). Prediktor numerik diurutkan kemudian untuk setiap nilai Gini kenajisan atau entropi dihitung dan ambang dipilih yang memberikan perpecahan terbaik. Tetapi bagaimana pemisahan terbaik dipilih untuk prediktor kategori karena tidak ada pemesanan khusus?

8 machine-learning  random-forest 

Saya bekerja dengan kode hutan acak Breiman ( http://stat-www.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/cc_manual.htm#c2 ) untuk klasifikasi data satelit (supervised learning). Saya menggunakan dataset pelatihan dan tes yang memiliki ukuran sampel 2000 dan ukuran variabel 10. Data diklasifikasikan ke dalam dua kelas, A dan B. Dalam mode pembelajaran terawasi, algoritma berkinerja baik dengan kesalahan klasifikasi …

8 machine-learning  classification  random-forest 

Saya telah membaca tulisan-tulisan berikut yang menjawab pertanyaan yang akan saya tanyakan: Gunakan model Hutan Acak untuk membuat prediksi dari data sensor Pohon keputusan untuk prediksi keluaran Inilah yang telah saya lakukan sejauh ini: Saya membandingkan Regresi Logistik dengan Random Forests dan RF mengungguli Logistic. Sekarang peneliti medis yang bekerja …

8 random-forest  prediction 

Saya punya dua pertanyaan tentang menggunakan hutan acak (khususnya randomForest di R) untuk hilangnya nilai imputasi (dalam ruang prediktor). 1) Bagaimana cara kerja algoritma imputasi - khususnya bagaimana dan mengapa label kelas diperlukan untuk imputasi? Apakah matriks kedekatan yang berfungsi untuk menimbang nilai rata-rata untuk menentukan nilai yang hilang yang …

8 data-mining  predictive-models  missing-data  random-forest  data-imputation