random-forest

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이 경우 AUC 점수를 해석하는 방법은 무엇입니까?

불균형 데이터 세트에서 임의의 포리스트 모델을 실행하기 만하면됩니다. 나는 AUC와 혼돈 매트릭스를 얻었습니다. AUC는 나쁘지는 않았지만 실제로 모델은 모든 인스턴스를 양의 것으로 예측합니다. 어떻게 이런 일이 일어나고 AUC를 올바르게 사용하는가? 로 아래의 ROC 곡선 :

python machine-learning random-forest confusion-matrix auc 2016-12-13

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우리는 임의의 숲을 통해 물류 회귀에서 같은 방법으로 확률을 얻을 수 있습니까?

2 진 0-1 변수가있는 데이터 구조가 있습니다 (클릭 & 구매, 클릭하지 않음 & 클릭). 구매의 가능성을 얻기 위해 물류 회귀 (logistic regression)를 사용했습니다. 랜덤 포레스트를 사용하여 동일한 확률을 얻으려면 어떻게해야합니까? 랜덤 포레스트 회귀를 사용 하는가? 또는 범주 형 변수의 확률을 제공하는 R에서 type = 'prob'인

r random-forest logistic-regression 2016-12-14

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랜덤 포리스트 오류 :`[.data.frame` (data,, all.vars (Terms), drop = FALSE) 오류 : 정의되지 않은 열

임의의 포리스트를 사용하여 시계열 모델을 작성하려고합니다.는 [.data.frame (데이터, all.vars (약관), 드롭 = FALSE)에 오류 : 선택 정의되지 않은 열 나는 알고있다 그러나, 나는 같은 실수를 얻을 때마다 나는있는 코드를 실행 무작위적인 숲 뒤에있는 이론의 대부분은 꽤 좋지만 실제로 그것을 사용하는 코드는별로 없습니다. 나는 누군가

r time-series rstudio random-forest 2016-12-17

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XGBoost 설정에 오류가 있습니다.

저는 R에 익숙하지 않고 XGBoost 기능에 약간의 문제가 있습니다. test_rows <- sample.int(nrow(ccdata), nrow(ccdata)/3) test <- ccdata[test_rows,] train <- ccdata[-test_rows,] table(test$default.payment.next.month) table(t

r random-forest xgboost boosting 2016-12-23

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명시 적 설정에서 scikit-learn의 RandomForestClassifier가 결정적이지 않은 이유는 무엇입니까?

내가 RandomForestClassifiers를 사용하여 파이썬에서 만든 이유를 알고 싶습니다. 같은 데이터 세트에서 학습을 반복 할 때 scikit-learn은 다른 결과를 생성합니다. 누군가 제발 설명해 주실 수 있습니까? 내 코드의 관련 부분은 이것이다 : from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

python machine-learning scikit-learn classification random-forest 2016-12-28

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Sklean RandomForest OOB 샘플 받기

나는 Scikit에서 배우는 초보자입니다. RandomForest와 협력 중입니다 숲의 각 트리마다 OOB 삼ble을 어떻게 얻을 수 있습니까? RANDOM_STATE = 1708 clf = RandomForestClassifier(warm_start=True, oob_score=True, max_features=None,

machine-learning scikit-learn classification random-forest 2016-12-29

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장착 된 sklearn 업데이트 랜덤 포레스트 모델

프로덕션 환경에서 실행하는 동안 모델을 다시 조정하지 않고도 훈련 된 모델을 새 데이터로 업데이트 할 수 있습니까? warm_start 매개 변수를 사용하여 모델에 트리를 추가 할 수 있음을 알았습니다. 그러나 들어오는 데이터로 기존 트리를 업데이트하는 방법을 찾고 있습니다.

python machine-learning scikit-learn random-forest 2016-12-29

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임의의 포리스트에서 내 자신의 확률 임계 값을 설정하는 방법은 무엇입니까?

파이썬을 사용하여 바이너리 대상 클래스가있는 불균형 데이터 세트에서 임의의 포리스트를 실행합니다. 리콜과 정확성을 높이기 위해 기본 확률 임계 값 0.5를 다른 값으로 변경하고 싶습니다. 지금까지이 작업을 수행하는 데 사용할 수있는 정의 된 메서드 또는 클래스를 찾을 수 없습니다. 누구든지 조언을 부탁 할 수 있을까요? 아니면 코드를 직접 작성해야합니까?

python machine-learning random-forest threshold 2016-12-31

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범주 데이터를 사용하여 SciKitLearn RandomForestClassification으로부터 예측

10 개의 다른 텍스트 기능과 10000의 교육 집합을 사용하여 SkLearn을 사용하여 RandomForestClassification 모델을 만들었습니다. 그런 다음이를 예측에 사용하기 위해 모델을 절편했습니다. 그러나 Random Forest를 생성하기 위해 LabelEncoder 및 OneHotEncoder를 사용하여 범주 형/문자열 데이터에서 최상

python machine-learning scikit-learn random-forest text-classification 2017-01-05

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sci-kit의 무작위 포리스트 분류기를 어떻게 해석합니까?

나는 무작위로 숲이 어떻게 작동하는지 거의 안다. 일반적으로 분류시 기차 데이터를 임의의 포리스트 분류기에 넣고 테스트 데이터를 예측할 수 있습니다. 현재 나는 타이탄 데이터를 제공하고 있습니다. 이것은 데이터 세트의 맨 위 행이며 1300 (약) 행이 있습니다. survived pclass sex age sibsp parch fare embarked 0

python machine-learning scikit-learn random-forest ensemble-learning 2017-01-07

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