Preguntas etiquetadas con random-forest

Tengo un problema de regresión multi-salida con características de entrada y salidas. Las salidas tienen una estructura de correlación compleja, no lineal.reXreXd_xreyreyd_y Me gustaría usar bosques aleatorios para hacer la regresión. Por lo que puedo decir, los bosques aleatorios para la regresión solo funcionan con una sola salida, por lo …

23 regression  multivariate-analysis  random-forest 

Ni siquiera estoy seguro de que la pregunta tenga mucho sentido, pero creo que vi un par de títulos en los que proponían bosque aleatorio con efectos aleatorios. ¿Es esto posible en R?

22 r  random-forest  random-effects-model 

El paquete randomForest de R no puede manejar factores con más de 32 niveles. Cuando se le dan más de 32 niveles, emite un mensaje de error: No puede manejar predictores categóricos con más de 32 categorías. Pero los datos que tengo tienen varios factores. Algunos de ellos tienen más …

22 r  random-forest  many-categories 

Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 5 años . He leído otros temas sobre las parcelas de dependencia parcial y la mayoría de ellos tratan sobre cómo los trazas realmente con diferentes paquetes, no cómo puedes interpretarlos con precisión, entonces: …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

Estaba leyendo el informe de la solución ganadora de una competencia de Kaggle ( Clasificación de malware ). El informe se puede encontrar en esta publicación del foro . El problema era un problema de clasificación (nueve clases, la métrica era la pérdida logarítmica) con 10000 elementos en el conjunto …

21 machine-learning  random-forest  boosting  overfitting  semi-supervised 

Ejecuté un modelo de regresión OLS en un conjunto de datos con 5 variables independientes. Las variables independientes y la variable dependiente son continuas y están relacionadas linealmente. El cuadrado R es de aproximadamente 99.3%. Pero cuando ejecuto lo mismo usando un bosque aleatorio en R, mi resultado es '% …

21 r  regression  random-forest 

¿Es posible controlar el costo de una clasificación errónea en el paquete R randomForest ? En mi propio trabajo, los falsos negativos (por ejemplo, fallar por error que una persona puede tener una enfermedad) son mucho más costosos que los falsos positivos. El paquete rpart permite al usuario controlar los …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

No entiendo exactamente qué se entiende por tamaño de nodo. Sé qué es un nodo de decisión, pero no qué tamaño de nodo es.

20 machine-learning  random-forest  bagging 

Soy un poco nuevo en minería de datos / aprendizaje automático / etc. y he estado leyendo sobre un par de formas de combinar múltiples modelos y ejecuciones del mismo modelo para mejorar las predicciones. Mi impresión al leer un par de documentos (que a menudo son interesantes y geniales …

20 r  random-forest  k-nearest-neighbour  ensemble 

No soy un experto en bosques aleatorios, pero entiendo claramente que el problema clave con los bosques aleatorios es la generación de árboles (aleatorios). ¿Me puede explicar cómo se generan los árboles? (es decir, ¿cuál es la distribución utilizada para la generación de árboles?) Gracias por adelantado !

20 machine-learning  r  algorithms  cart  random-forest 

Me gustaría saber si existen algunas / algunas ventajas de usar el muestreo estratificado en lugar del muestreo aleatorio, al dividir el conjunto de datos original en un conjunto de entrenamiento y prueba para la clasificación. Además, ¿el muestreo estratificado introduce más sesgos en el clasificador que el muestreo aleatorio? …

20 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

Estoy experimentando con bosques aleatorios con scikit-learn y obtengo excelentes resultados de mi conjunto de entrenamiento, pero resultados relativamente pobres en mi conjunto de pruebas ... Aquí está el problema (inspirado en el póker) que estoy tratando de resolver: Dadas las cartas de mano del jugador A, las cartas de …

19 classification  random-forest  scikit-learn 

Si entendí correctamente, en un algoritmo de aprendizaje automático, el modelo tiene que aprender de su experiencia, es decir, cuando el modelo da la predicción incorrecta para los nuevos casos, debe adaptarse a las nuevas observaciones, y con el tiempo, el modelo se vuelve cada vez mejor . No veo …

19 machine-learning  logistic  random-forest 

Los bosques al azar se utilizan para la regresión. Sin embargo, por lo que entiendo, asignan un valor objetivo promedio en cada hoja. Dado que solo hay hojas limitadas en cada árbol, solo hay valores específicos que el objetivo puede alcanzar de nuestro modelo de regresión. Entonces, ¿no es solo …

18 regression  random-forest  cart 

¿La implementación de ER es más eficiente Extreme Gradient Boosting? Hay un paquete R que los implementa. ¿Es un nuevo algoritmo que supera la implementación "genérica" ​​(paquete RandomForest de R) no solo en términos de eficiencia o también en algunas otras áreas? Bosque aleatorio extremo http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10994-006-6226-1

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest