Pertanyaan yang diberi tag «random-forest»

Saya mengerti bahwa Hutan Acak dan Pohon Acak Sangat berbeda dalam arti bahwa pemisahan pohon di Hutan Acak bersifat deterministik sedangkan mereka acak dalam kasus Pohon Acak Sangat Acak (lebih tepatnya, pembelahan berikutnya adalah pemecahan terbaik di antara pemisahan seragam acak dalam variabel yang dipilih untuk pohon saat ini). Tetapi …

40 machine-learning  correlation  references  random-forest 

Saya tahu ini adalah Rpertanyaan yang cukup spesifik , tetapi saya mungkin berpikir tentang perbedaan proporsi yang dijelaskan, , salah. Ini dia.R2R2R^2 Saya mencoba menggunakan Rpaket randomForest. Saya memiliki beberapa data pelatihan dan data pengujian. Ketika saya cocok dengan model hutan acak, randomForestfungsi ini memungkinkan Anda untuk memasukkan data pengujian …

38 r  correlation  predictive-models  random-forest  r-squared 

Saya sedang mengerjakan dataset dengan 200.000+ sampel dan sekitar 50 fitur per sampel: 10 variabel kontinu dan yang lainnya ~ 40 adalah variabel kategori (negara, bahasa, bidang ilmiah, dll.). Untuk variabel kategori ini, misalnya Anda memiliki 150 negara yang berbeda, 50 bahasa, 50 bidang ilmiah dll ... Sejauh ini pendekatan …

37 machine-learning  classification  categorical-data  random-forest  many-categories 

Saya mencari untuk melatih classifier yang akan membedakan antara Type Adan Type Bobjek dengan set pelatihan yang cukup besar sekitar 10.000 objek, sekitar setengah dari yang ada Type Adan setengahnya adalah Type B. Dataset terdiri dari 100 fitur kontinu yang merinci sifat fisik sel (ukuran, radius rata-rata, dll). Memvisualisasikan data …

36 r  machine-learning  random-forest 

Saya mendapat skrip R dari seseorang untuk menjalankan model hutan acak. Saya memodifikasi dan menjalankannya dengan beberapa data karyawan. Kami mencoba memprediksi pemisahan sukarela. Berikut adalah beberapa info tambahan: ini adalah model klasifikasi yang 0 = karyawan tetap, 1 = karyawan diberhentikan, saat ini kami hanya melihat selusin variabel prediktor, …

35 r  classification  error  random-forest 

Saya mengalami beberapa kesulitan memahami bagaimana menafsirkan variabel pentingnya output dari paket Random Forest. Penurunan akurasi dalam akurasi biasanya digambarkan sebagai "penurunan akurasi model dari permutasi nilai di setiap fitur". Apakah ini pernyataan tentang fitur secara keseluruhan atau tentang nilai-nilai spesifik di dalam fitur? Dalam kedua kasus, apakah Mean Decrease …

34 r  machine-learning  classification  random-forest 

Saya telah membaca di beberapa sumber, termasuk yang satu ini , bahwa Random Forests tidak sensitif terhadap pencilan (dalam cara Regresi Logistik dan metode ML lainnya, misalnya). Namun, dua intuisi mengatakan sebaliknya: Setiap kali pohon keputusan dibangun, semua poin harus diklasifikasikan. Ini berarti bahwa outlier akan diklasifikasikan, dan karenanya akan …

33 random-forest  bootstrap  outliers  cart 

Dalam pemahaman saya, variabel yang sangat berkorelasi tidak akan menyebabkan masalah multi-collinearity dalam model hutan acak (Harap perbaiki saya jika saya salah). Namun, di sisi lain, jika saya memiliki terlalu banyak variabel yang berisi informasi serupa, akankah bobot model terlalu banyak pada set ini daripada yang lain? Misalnya, ada dua …

32 random-forest  multicollinearity  ensemble 

Saya ingin menentukan kepentingan relatif dari set variabel terhadap randomForestmodel klasifikasi dalam R. importanceFungsi ini menyediakan MeanDecreaseGinimetrik untuk setiap prediktor individu - apakah sesederhana menjumlahkan ini di setiap prediktor dalam set? Sebagai contoh: # Assumes df has variables a1, a2, b1, b2, and outcome rf <- randomForest(outcome ~ ., data=df) …

31 r  machine-learning  classification  random-forest 

Saya mencoba untuk meningkatkan kecepatan dengan R. Saya akhirnya ingin menggunakan pustaka R untuk melakukan klasifikasi teks. Saya hanya ingin tahu apa pengalaman orang-orang sehubungan dengan skalabilitas R ketika datang untuk melakukan klasifikasi teks. Saya cenderung mengalami data dimensi tinggi (~ 300k dimensi). Saya melihat menggunakan SVM dan Random Forest …

30 r  machine-learning  svm  text-mining  random-forest 

Setiap dimensi fitur saya memiliki rentang nilai yang berbeda. Saya ingin tahu apakah penting untuk menormalkan dataset ini.

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya menggunakan tanda sisipan untuk menjalankan hutan acak lintas divalidasi atas dataset. Variabel Y adalah faktor. Tidak ada NaN, Inf, …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Dalam algoritma hutan acak, Breiman (penulis) membangun matriks kesamaan sebagai berikut: Kirimkan semua contoh pembelajaran di setiap pohon di hutan Jika dua contoh mendarat di kenaikan daun yang sama elemen yang sesuai dalam matriks kesamaan dengan 1 Normalisasikan matriks dengan jumlah pohon Dia berkata: Perkiraan antara kasus n dan k …

27 random-forest  distance  similarities  euclidean 

Hutan acak dikenal berkinerja cukup baik pada berbagai tugas dan telah disebut sebagai penyusun metode pembelajaran . Apakah ada jenis masalah atau kondisi khusus di mana seseorang harus menghindari penggunaan hutan acak?

25 machine-learning  classification  random-forest 

Apakah ada implementasi hutan acak R yang bekerja dengan baik dengan data yang sangat jarang? Saya memiliki ribuan atau jutaan variabel input boolean, tetapi hanya ratusan atau lebih akan BENAR untuk setiap contoh yang diberikan. Saya relatif baru untuk R dan memperhatikan bahwa ada paket 'Matrix' untuk menangani data yang …

23 r  random-forest  sparse