random-forest

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무작위 포리스트를 사용하여 불균등 클래스를 분류하는 방법 overfitting을 피하는 방법

데이터 과학 문제에 빠져 있습니다. 랜덤 포리스트를 사용하여 향후 클래스를 예측하려고합니다. 내 기능은 범주 형 및 숫자 형입니다. 수업이 균형이 맞지 않습니다. 피팅을 돌릴 때 점수는 매우 좋지만 교차 검증은 끔찍한 것 같습니다. 내 모델이 지나치게 적합해야합니다. 여기 features_cat = ["area", "country", "id", "compa

scikit-learn classification random-forest 2016-09-01

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y - ymean의 오류 : 2 진수 연산자에 대한 숫자가 아닌 인수 randomForest R

필자는 특징 벡터의 존재 여부를 나타내는 범주 형 변수로 1과 0으로 구성된 약 37k x 1024 행렬을 사용합니다. rfr <- randomForest(X_train,Y_train) 을 X_train이 범주 변수를 포함하는 행렬이고 Y__train 행렬의 모든 행 레이블로 구성된 벡터 인 경우 다음과 같이 나는 R의 랜덤 포레스트 패키지를 통해이 행

r matrix statistics random-forest 2016-09-04

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플롯 범례 무작위 포리스트 r

R에 randomForest 알고리즘을 실행하고 그에 대한 설명이있는 OOB Error을 플롯하려고합니다. 그러나, 나는 그것을 올바르게 얻는 것처럼 보일 수 없다. 을 내가 사용하는 코드 그게 전부 :이 방법을 보인다 plot(rfOutput, log = "y", type = "l") legend("top", colnames(rfOutput$err.ra

r plot random-forest 2016-09-05

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퍼센트 incMSE 및 % incnodepurity

는 R에서 randomForest 패키지 importance 기능을 통해 그들을 계산하는 것과 같은 방식으로 %incMSE 및 %incNodePurity을 계산할 수 파이썬 패키지 또는 기능이 있습니까?

python-3.x scikit-learn random-forest 2016-09-06

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windows 10에서 graphviz를 찾기 위해 pydot를 얻을 수 없습니다.

Python 2.7에서 임의의 포리스트 분석을 실행하려고하는데 의사 결정 트리의 그래프를 만들 때이 오류가 발생합니다. error 나는 주문을 교대로 pydot과은 GraphVIZ를 다시 시도하고 또한 C와 같은 값으로 내 시스템 변수 경로에 dot.exe를 추가하려고했습니다 : \의 Program Files (x86) \ Graphviz2.38 \ 빈 \

python graphviz random-forest pydot 2016-09-06

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많은 포리스트에 대한 집계 (RF) 변수 중요성

하나의 데이터 집합에서 임의의 포리스트를 테스트했습니다. 하나의 데이터 프레임에서 모든 RF의 중요성을 다양하게 출력하고 싶습니다. 오류가 발생합니다 forests <- grep("rf", ls(), value=T) importances <- do.call(cbind, lapply(forests, importance)) : 같은 뭔가 Error in

r random-forest cbind 2016-09-08

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sklearn randomforest 정확도

동일한 훈련 및 테스트 데이터 세트에 대해 KNN의 정확도는 0.53이며, RandomForest 및 AdaBoost의 정확도는 1입니다. 아무도 도와 줄 수 있습니까? 코드 : ## prepare data begin_date='20140101' end_date='20160908' stock_code='000001' #平安银行 data=ts.get_

scikit-learn random-forest 2016-09-14

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이 불평형 클래스의 비뚤어 짐 데이터 세트를 처리하는 방법은 무엇입니까?

나는 훈련 데이터 세트에서 클래스 레이블의 대다수가 1 인 (다른 클래스 레이블이 0 인) 입력 테스트 데이터 세트 을 처리해야하고 binary-classification을 수행해야합니다. - 0 또는 1 마지막 열은 class-label이다 93.65034,94.50283,94.6677,94.20174,94.93986,95.21071,1 94.13783

machine-learning classification random-forest decision-tree ensemble-learning 2016-09-15

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xgboost에서 muti 출력 회귀

Xgboost에서 여러 개의 연속 출력 (다중 회귀)을 가진 모델을 학습 할 수 있습니까? 그런 모델을 훈련시키는 목적은 무엇입니까? 어떤 제안

machine-learning random-forest xgboost 2016-09-16

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R 예측 및 예측 성향에 대한 예측 모델 이유 %

R 및 기계 학습에 새로운 것이지만 많은 변수를 기반으로 고객 변동을 예측하는 프로젝트를 수행해야합니다. e.e. 서비스 기간, 발행 된 신용 노트 수, 가격 누적 횟수 등 저는 rpart와 randomforest를 사용하고 있으며 각각에 대해 변동 예측을 사용하는 데이터 세트가 있습니다. 나는 신뢰 매트릭스를 만들고 어떤 것이 중요한 지표인지 알 수있다.

r machine-learning random-forest prediction rpart 2016-09-21

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