Preguntas etiquetadas con cart

Los bosques aleatorios (RF) son un método competitivo de modelado / extracción de datos. Un modelo de RF tiene una salida: la variable de salida / predicción. El enfoque ingenuo para modelar múltiples salidas con RF sería construir un RF para cada variable de salida. Entonces tenemos N modelos independientes, …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

En la rutina rpart () para crear modelos CART, usted especifica el parámetro de complejidad al que desea podar su árbol. He visto dos recomendaciones diferentes para elegir el parámetro de complejidad: Elija el parámetro de complejidad asociado con el mínimo error posible de validación cruzada. Quick-R y HSAUR recomiendan …

16 r  cart  rpart 

Supongamos que tenemos dos árboles de regresión (árbol A y árbol B) que asignan la entrada a la salida . Sea para el árbol A y para el árbol B. Cada árbol usa divisiones binarias, con hiperplanos como funciones de separación.x ∈ RreX∈Rrex \in \mathbb{R}^dy^∈ Ry^∈R\hat{y} \in \mathbb{R}y^= fUN( x …

15 regression  machine-learning  cart 

Estoy trabajando en la medida de importancia de la característica Gini para bosque aleatorio. Por lo tanto, necesito calcular la disminución de Gini en la impureza del nodo. Esta es la forma en que lo hago, lo que conduce a un conflicto con la definición, lo que sugiere que debo …

15 feature-selection  random-forest  cart 

Ha pasado un tiempo desde que miré la partición de árboles. La última vez que hice este tipo de cosas, me gusta la fiesta en R (creada por Hothorn). La idea de inferencia condicional a través del muestreo tiene sentido para mí. Pero rpart también tuvo atractivo. En la aplicación …

15 r  cart  rpart  partitioning 

En realidad, estoy escribiendo una implementación de Bosques aleatorios, pero creo que la pregunta es específica de los árboles de decisión (independientemente de los RF). Entonces, el contexto es que estoy creando un nodo en un árbol de decisión y tanto la predicción como las variables objetivo son continuas. El …

15 algorithms  cart  random-forest 

Preguntas ¿Depende de si el árbol es poco profundo o profundo? ¿O podemos decir esto independientemente de la profundidad / niveles del árbol? ¿Por qué el sesgo es bajo y la varianza alta? Por favor explique intuitivamente y matemáticamente

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

Dado que el algoritmo del árbol de decisión se divide en un atributo en cada paso, la profundidad máxima de un árbol de decisión es igual al número de atributos de los datos. ¿Es esto correcto?

14 classification  cart 

Versión corta: estoy buscando un paquete R que pueda construir árboles de decisión, mientras que cada hoja en el árbol de decisión es un modelo de regresión lineal completo. AFAIK, la biblioteca rpartcrea árboles de decisión donde la variable dependiente es constante en cada hoja. ¿Hay otra biblioteca (o una …

14 r  regression  rpart  cart 

Un colega de mi oficina me dijo hoy: "Los modelos de árbol no son buenos porque quedan atrapados por observaciones extremas". Una búsqueda aquí resultó en este hilo que básicamente respalda el reclamo. Lo que me lleva a la pregunta: ¿bajo qué situación puede ser robusto un modelo CART y …

14 regression  classification  robust  cart 

¿Alguien puede ayudar a explicar algunas de las matemáticas detrás de la clasificación en CART? Estoy buscando entender cómo ocurren dos etapas principales. Por ejemplo, entrené a un clasificador CART en un conjunto de datos y usé un conjunto de datos de prueba para marcar su rendimiento predictivo pero: ¿Cómo …

14 regression  classification  data-mining  cart 

Un bosque aleatorio es una colección de árboles de decisión que siguen el concepto de ensacado. Cuando pasamos de un árbol de decisión al siguiente árbol de decisión, entonces, ¿cómo avanza la información aprendida por el último árbol de decisión al siguiente? Porque, según tengo entendido, no hay nada como …

14 machine-learning  random-forest  cart  bagging 

Soy bastante nuevo en el aprendizaje automático, las técnicas de CART y similares, y espero que mi ingenuidad no sea demasiado obvia. ¿Cómo maneja Random Forest estructuras de datos jerárquicas o de niveles múltiples (por ejemplo, cuando la interacción entre niveles es de interés)? Es decir, conjuntos de datos con …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 5 meses . ¿Existe una buena biblioteca de Python para entrenar árboles de decisión potenciados?

13 python  cart  boosting 

Normalmente no podemos dibujar una curva ROC para los clasificadores discretos como los árboles de decisión. Estoy en lo cierto? ¿Hay alguna forma de dibujar una curva ROC para Dtrees?

13 roc  cart