random-forest

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    MATLAB에서 가변적 인 중요 기능을 선택한 후 임의의 포리스트 만들기

    가변적 인 중요성을 선택하여 MATLAB에서 임의의 포레스트를 만들 수 있습니까? OOBPermutedVarDeltaError()와 함께 TreeBagger()를 사용하여 중요한 기능의 결과를 얻고 있습니다. 하지만 지금은 이러한 중요한 기능을 사용하여 임의의 포레스트를 재현하고 싶습니다. 가능한가?
    matlab random-forest feature-selection 2016-11-26

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    scikit-learn RandomForestClassifier의 서브 샘플 크기

    포리스트의 각 트리 트레이닝에 사용되는 서브 샘플의 크기를 어떻게 제어 할 수 있습니까? 의 문서에 따르면 scikit 배우기 : 임의의 숲은 데이터 세트의 다양한 하위 샘플에 대한 의사 결정 트리 분류의 숫자를 맞는 예측의 정확성을 향상시키기 위해 평균을 사용하여 메타 추정이다 오버 피팅을 제어합니다. 서브 샘플 크기는 원래 입력 샘플 크기와 항상 같지만
    machine-learning scikit-learn random-forest data-science 2016-11-28

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    R randomForest 패키지의 margin() 함수가 작동하지 않습니다.

    randomForest에 대한 패키지 설명서를 통해 다른 기능을 확인합니다. margin() 함수가 있는데 설명서의 예제가 나에게 적합하지 않습니다. 할 수 없습니다 (목록) 목적 : 내가하려고했던 코드는 library(randomForest) set.seed(1) data(iris) iris.rf <- randomForest(Species ~ .,
    r random-forest margins 2016-12-01

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    다음 xgboost 모델 트리 다이어그램에서 'leaf'의 값은 무엇을 의미합니까?

    위의 (나뭇 가지) 조건이 존재하는 경우 조건부 확률이라고 생각합니다. 그러나 나는 그것에 관해 명확하지 않다. 당신이 사용하는 데이터에 대한 자세한 내용을 원하거나 우리가이 그림을 얻는 방법 다음에 가면 : leaf는 예측 값 http://machinelearningmastery.com/visualize-gradient-boosting-decision-t
    python machine-learning random-forest decision-tree xgboost 2016-12-02

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    팬더가있는 CSV의 올바른 ID 열에 추가하는 방법은 무엇입니까?

    나는 시험에서 평가하고 싶은 시험 파일과 100 모델을 가지고있다. 테스트 파일에는 두 개의 열이 있으며, 첫 번째 ID는 두 번째이고 두 번째 열은 확률입니다. 각 모델이 관련 ID 옆의 새 열에 평가를 추가하고 싶습니다. 1 0.1 2 0.12 3 0.32 1 0.21 2 0.22 3 0.17 을 그리고 난 같은 양식을 필요 : 내 코드는
    python csv pandas random-forest 2016-12-04

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    수식의 주어진 부분은 r에서 무엇을합니까?

    그래서 나는 임의의 숲을 구축하고, (핌라는 이름의 랜덤 포레스트 패키지에서) 그렇게 같은 것을 사용하고 있습니다 : rfmodel<-randomForest(formula=predictthis ~ .,data=train.df, ...) 내가 대해 궁금 부분, 그리고 검색 좀하고 사용했습니다 아무 소용이 문서는, "~." 부분 뭐하는거야? 나는 빌더가 그
    r random-forest 2016-12-04

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    랜덤 포레스트의 P 값

    저는 R이 처음이에요.이 질문에 사소한 질문이 있으면 죄송합니다. 나는 클래스 레이블을 뒤섞어서 임의의 산림 분류에 대한 p- 값을 계산하려고합니다. 여기에 내 코드와 함께 홍채 데이터 세트를 사용하는 예가 나와 있습니다. rows <- sample(rownames(iris), replace = TRUE, size = length(rownames(iris
    r machine-learning random-forest 2016-12-05

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    roc_auc_score의 차이점은 무엇입니까?

    난 그냥 싶어 roc_auc_score(y_test,results.predict(X_test)) 및 roc_auc_score(y_test,results.predict_proba(X_test)[:,1]) 의 차이는, predict_proba 나는 후자가 roc_curve을 세우고 또한 각 테스트 관찰 클래스 0의 확률을 반환하고 알고있는 어떤 것을 명
    python random-forest roc model-validation 2016-12-07

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    랜덤 포레스트 분류기 : 예측 확률의 중요성

    sklearn RFC를 사용하고 있습니다. forest.fit(training_data, y_train) probas_test = forest.predict_proba(test_data) 내가 알고 싶었던 것은 예측에 이르는 각 기능의 기여도/중요성을 찾는 방법입니다. 개인 데이터 포트 수준입니다. forest.feature_importances_
    machine-learning scikit-learn random-forest 2016-12-09

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    랜덤 포레스트 생성 오류 없음

    나는 randomforest를 사용하여 21 개의 변수로 구성된 600 행의 학습 세트를 분석합니다. 이것은 어떤 이유로 혼란 행렬을 빠져 > rfmodel <- randomForest(default ~ ., + data = train.df, + ntree = 500, + mtry = 4, + importance = TRUE, + LocalImp
    r rstudio random-forest 2016-12-09
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