Preguntas etiquetadas con random-forest

Estoy tratando de comprender cómo utilizar el aprendizaje automático para predecir series temporales financieras 1 o más pasos hacia el futuro. Tengo una serie cronológica financiera con algunos datos descriptivos y me gustaría formar un modelo y luego usar el modelo para predecir n pasos por delante. Lo que he …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

¿Se puede entrenar un bosque aleatorio para predecir adecuadamente los datos de conteo? ¿Cómo procedería esto? Tengo una amplia gama de valores, por lo que la clasificación realmente no tiene sentido. Si usara la regresión, ¿simplemente truncaría los resultados? Estoy bastante perdido aquí. ¿Algunas ideas?

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

Según tengo entendido, el bosque aleatorio elige aleatoriamente variables variables para construir cada árbol de decisión. Entonces, si mtry = ncol / 3, cada variable se usará en promedio en 1/3 de los árboles. Y 2/3 de los árboles no los usarán. Pero, ¿y si sé que una sola variable …

12 r  random-forest  parameterization 

Estoy usando el paquete randomForest en R y usando los datos del iris, el bosque aleatorio generado es una clasificación, pero cuando uso un conjunto de datos con alrededor de 700 características (las características son cada píxel en una imagen de 28x28 píxeles) y la columna de etiqueta se llama …

12 r  random-forest 

Para una competencia reciente de Kaggle, definí (manualmente) 10 características adicionales para mi conjunto de entrenamiento, que luego se usarían para entrenar un clasificador aleatorio de bosques. Decidí ejecutar PCA en el conjunto de datos con las nuevas características, para ver cómo se comparaban entre sí. Descubrí que ~ 98% …

12 classification  pca  random-forest 

¿Cuál es una mejor función de costo para un árbol forestal aleatorio: índice de Gini o entropía? Estoy tratando de implementar un bosque aleatorio en Clojure.

12 classification  random-forest  cart 

Estoy tratando de resolver una tarea llamada detección de peatones y entreno clasifer binario en dos categorías positivas - personas, negativas - antecedentes. Tengo un conjunto de datos: cantidad de positivos = 3752 número de negativos = 3800 Uso train \ test split 80 \ 20% y RandomForestClassifier de scikit-learn …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

Utilizo el paquete caret para entrenar un objeto randomForest con 10x10CV. library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) Después de eso, pruebo el randomForest en un testSet (nuevos datos) RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet) La matriz de confusión me muestra que …

12 r  random-forest  prediction  caret 

Soy nuevo en el aprendizaje automático. Apliqué regresión logística y bosque aleatorio en un mismo conjunto de datos. Entonces obtengo importancia variable (coeficiente absoluto para regresión logística e importancia variable para bosque aleatorio). Estoy pensando en combinar los dos para obtener una importancia variable final. ¿Alguien puede compartir su experiencia? …

12 machine-learning  logistic  random-forest 

Tengo datos con unos pocos miles de funciones y quiero hacer una selección de funciones recursivas (RFE) para eliminar las que no son informativas. Hago esto con caret y RFE. Sin embargo, comencé a pensar, si quiero obtener el mejor ajuste de regresión (bosque aleatorio, por ejemplo), ¿cuándo debo realizar …

12 regression  feature-selection  random-forest  caret 

Entonces, tengo una matriz de aproximadamente 60 x 1000. Lo estoy viendo como 60 objetos con 1000 características; Los 60 objetos se agrupan en 3 clases (a, b, c). 20 objetos en cada clase, y sabemos la verdadera clasificación. Me gustaría hacer un aprendizaje supervisado en este conjunto de 60 …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

Creo que esta es una pregunta directa, aunque el razonamiento detrás de por qué o por qué no puede no serlo. La razón por la que pregunto es que recientemente escribí mi propia implementación de un RF y, aunque funciona bien, no está funcionando tan bien como esperaba (según el …

12 algorithms  random-forest  cart 

Me di cuenta de que al construir modelos de regresión forestal aleatorios, al menos en R, el valor predicho nunca excede el valor máximo de la variable objetivo que se ve en los datos de entrenamiento. Como ejemplo, vea el código a continuación. Estoy construyendo un modelo de regresión para …

12 r  random-forest 

Según tengo entendido, las CNN consisten en dos partes. La primera parte (capas conv / pool) que realiza la extracción de características y la segunda parte (capas fc) que realiza la clasificación de las características. Dado que las redes neuronales completamente conectadas no son los mejores clasificadores (es decir, la …

11 neural-networks  svm  random-forest  conv-neural-network 

Pregunta en una oración: ¿Alguien sabe cómo determinar los buenos pesos de clase para un bosque aleatorio? Explicación: estoy jugando con conjuntos de datos desequilibrados. Quiero usar el Rpaquete randomForestpara entrenar un modelo en un conjunto de datos muy sesgado con solo pocos ejemplos positivos y muchos ejemplos negativos. Lo …

11 r  random-forest