Preguntas etiquetadas con random-forest

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

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Estoy usando un bosque aleatorio en datos agrupados de alta dimensión (50 variables de entrada numéricas) que tienen una estructura jerárquica. Los datos se recopilaron con 6 repeticiones en 30 posiciones de 70 objetos diferentes, lo que resultó en 12600 puntos de datos, que no son independientes. Parece que el …

10 regression  random-forest 

Digamos que tenemos una muestra de dos poblaciones: Ay B. Supongamos que estas poblaciones están formadas por individuos y elegimos describirlos en términos de características. Algunas de estas características son categóricas (por ejemplo, ¿conducen al trabajo?) Y otras son numéricas (por ejemplo, su altura). Llamemos a estas características: . Recopilamos …

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He leído clasificadores algebraicos: un enfoque genérico para la validación cruzada rápida, la capacitación en línea y la capacitación paralela, y me sorprendió el desempeño de los algoritmos derivados. Sin embargo, parece que más allá de Naive Bayes (y GBM) no hay muchos algoritmos adaptados al marco. ¿Hay otros trabajos …

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¿Cómo asigno más peso a las observaciones más recientes en R? Supongo que esto es una pregunta o deseo común, pero me resulta difícil descubrir exactamente cómo implementar esto. He intentado buscar mucho para esto, pero no puedo encontrar un buen ejemplo práctico. En mi ejemplo, tendría un gran conjunto …

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En Random Forest, cada árbol se cultiva en paralelo en una muestra boostrap única de los datos. Debido a que se espera que cada muestra de boostrap contenga aproximadamente el 63% de las observaciones únicas, esto deja aproximadamente el 37% de las observaciones, que se pueden usar para probar el …

9 machine-learning  cross-validation  data-mining  random-forest  boosting 

1) ¿Cómo puedo cambiar el umbral de clasificación (creo que es 0.5 por defecto) en RandomForest en sklearn? 2) ¿cómo puedo submuestrear en sklearn? 3) Tengo el siguiente resultado del clasificador RandomForest: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score support class 0 0.76 0.56 0.64 2932 class 1 0.74 0.87 …

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No he encontrado ninguna literatura sobre la aplicación de bosques aleatorios a MNIST, CIFAR, STL-10, etc., así que pensé en probarlos con el MNIST invariante de permutación. En R , intenté: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Esto funcionó durante 2 horas y obtuvo un error de prueba del 2.8%. También …

9 r  machine-learning  classification  random-forest  scikit-learn 

Estoy usando el regresor RandomForest en mis datos y pude ver que la puntuación de Oob se obtuvo en 0.83. No estoy seguro de cómo resultó ser así. Quiero decir que mis objetivos son valores altos en el rango de 10 ^ 7. Entonces, si es MSE, entonces debería haber …

9 regression  random-forest 

Tengo un randomForestmodelo de clasificación fina que me gustaría utilizar en una aplicación que predice la clase de un nuevo caso. El nuevo caso inevitablemente tiene valores perdidos. Predecir no funcionará como tal para las AN. ¿Cómo debo hacer esto entonces? data(iris) # create first the new case with missing …

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Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …

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Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …

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Estoy usando el paquete randomForest en R (R versión 2.13.1, randomForest versión 4.6-2) para la regresión y noté un sesgo significativo en mis resultados: el error de predicción depende del valor de la variable de respuesta. Los valores altos se predicen por debajo y los valores bajos se predicen en …

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Una pregunta reciente sobre alternativas a la regresión logística en R arrojó una variedad de respuestas que incluyeron randomForest, gbm, rpart, bayesglm y modelos aditivos generalizados. ¿Cuáles son las diferencias prácticas y de interpretación entre estos métodos y la regresión logística? ¿Qué suposiciones hacen (o no hacen) en relación con …

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Mi pregunta es sobre la clasificación binaria, por ejemplo, separar a los buenos clientes de los malos clientes, pero no la regresión o la clasificación no binaria. En este contexto, un bosque aleatorio es un conjunto de árboles de clasificación. Para cada observación, cada árbol vota un "sí" o "no", …

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