random-forest

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    Apache MLlib 랜덤 포레스트에 대한 병렬 교육

    200K 샘플의 트레이닝 세트에서 MLlib Random Forest (org.apache.spark.mllib.tree.RandomForest)를 교육하는 Java 애플리케이션이 있습니다. 나는 단 하나의 CPU 코어가 훈련 중에 활용된다는 것을 알아 차렸다. 랜덤 포레스트가 N 개의 의사 결정 트리의 앙상블이라는 점을 감안할 때, 트리를 병렬로 트레이닝
    java apache-spark machine-learning random-forest apache-spark-mllib 2016-11-05

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    분류 자의 훈련 피처 이름 목록 검색

    fit 방법으로 훈련 된 분류 자 ​​훈련에 사용 된 피처 이름 목록을 검색하는 방법이 있습니까? 보이지 않는 데이터를 적용하기 전에이 정보를 얻고 싶습니다. 교육에 사용 된 데이터는 팬더 DataFrame이고 제 경우에는 분류기는 RandomForestClassifier입니다.
    python pandas scikit-learn random-forest 2016-11-08

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    재귀 분할은 n 수준의 데이터에서 2^n 조합을 생성합니까?

    임의의 포리스트를 실행하는 경우 2^n 조합/데이터 파티션이 만들어지기 때문에 32 개 이상의 수준을 단일 변수에 허용하지 않습니다. 나는 그것이 고전적인 조합 방정식 n!/k! (n-k)를 따를 것이라고 생각했습니다! n은 k를 선택한다. 아무도 왜 이것을 설명 할 수 있습니까? 예를 들어 변수에 4 개의 레벨이 있다면 2^4 = 16으로 분할됩니다. 여
    r recursion partitioning combinatorics random-forest 2016-11-09

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    열차 및 테스트 데이터의 다른 요인 레벨 처리

    교육 데이터 세트가 20 개이며 모델 교육에 사용해야하는 요소가 모두 있습니다. 테스트 데이터 세트를 적용해야합니다. 내 예측 및 제출 모델. 나는 초기 데이터 탐색을하고 있었고 호기심을 벗어나서 모든 범주 형 변수를 다루기 때문에 훈련 데이터 및 테스트 데이터 수준을 확인했다. 나의 당황 스러움에 따라 대부분의 범주 (변수)는 교육 수준이 다르며 테스트
    r machine-learning classification random-forest categorical-data 2016-11-10

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    캐럿에 랜덤 포레스트 (레인저) 트리를 플로팅하는 방법

    아래와 같이 랜덤 포레스트 트리를 생성하고 플로팅을 시도했지만 오류가 발생하여 어디에서 실수를 했습니까? 올바른 방법으로 어떻게 그릴 수 있습니까? Actmodel <- train(Activity ~ Section + Author, data = CB1, method = "ranger",trControl = trainControl(method = "cv",
    r random-forest r-caret 2016-11-11

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    R : 나무의 최대 깊이를 제어 할 수있는 임의의 임의의 숲 패키지?

    해결하려고하는 특정 문제는 임의의 포리스트 모델에서 나무의 깊이를 제어해야합니다. 가장 인기있는 randomForest 패키지는 사용자가 최대 깊이를 정확하게 제어하는 ​​것을 허용하지 않습니다. 최대 깊이를 제어하는 ​​임의의 포리스트 구현이 있습니까? 큰 데이터 세트를 다루므로 속도도 고려해야합니다.
    r random-forest 2016-11-12

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    scikit-learn (python)의 균형 임의의 숲

    scikit-learn 패키지의 최신 버전에서 BRF (Balanced Random Forest) 구현이 있는지 궁금합니다. BRF는 불균형 한 데이터의 경우에 사용됩니다. 그것은 정상적인 RF로 작동하지만 각 부트 스트랩 반복에 대해 언더 샘플링으로 보급 클래스의 균형을 맞 춥니 다. 예를 들어, 두 개의 클래스 N0 = 100 및 N1 = 30 개의 인
    scikit-learn classification random-forest 2016-11-12

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    RandomForestSRC 패키지를 사용하여 생존 분석의 정확도를 찾는 방법 R

    R에서 randomforestSRC 패키지를 사용하여 Survival Forest를 만들었습니다. 훈련 및 테스팅 데이터 세트가 있습니다. 교육 데이터 세트를 사용하여 나무가 자라고 (랜덤 포레스트) 테스트 세트를 사용하여 예측이 이루어집니다. 예측 된 생존 출력의 정확성을 얻고 싶습니다. 예상 출력에서 ​​오류율 매개 변수를 얻을 수 있습니다. 그러나 모
    r random-forest survival-analysis 2016-11-14

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    cross_val_score를 사용하는 계수

    cross_val_score를 사용하여 모델을 학습했습니다. 아래는 코드입니다. model = RandomForestRegressor(n_estimators = 200) meanscores = cross_val_score(model, X, r, cv = 10, scoring = 'neg_mean_absolute_error') print('\nMean A
    python-3.x machine-learning scikit-learn random-forest 2016-11-15

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    RandomForest 점수 방법 ValueError

    일부 교육 데이터와 관련하여 주어진 데이터 세트의 점수를 찾으려고합니다. : 그것은 말한다 점수 방법에 관한 설명서를 확인에 Traceback (most recent call last): File "trial.py", line 16, in <module> output = randomForest.score(li_train1, li_text1
    python machine-learning scikit-learn random-forest unsupervised-learning 2016-11-18
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