다음과 같이 아주 간단한 임의의 포리 스트를 시도하고 있습니다.이 코드는 완전히 독립적이며 실행 가능합니다. 그것은 나에게 그 오류를 제공 왜 이해가 안 ...The response has five or fewer unique values. Are you sure you want to do regression?
: 그것은 나에게 오류를 제공 librar
나는 5 개의 변수를 가지고있는 6 개의 변수가있는 Excel 파일에 많은 레코드 집합을 가지고 있습니다.이 변수는 다른 모든 5 개의 변수에 종속되어 있습니다. 예상 가격 앞으로 입력 할 수있는 데이터 집합을 기준으로 응용 프로그램을 만들려고합니다. 여기서 내 입력은 5 개의 변수이며 가격은 6 번째 변수를 예측해야합니다. C#에서 어떻게 할 수 있습니까
MLlib의 임의 포리스트에 대한 결합 전략을 선택할 수 있습니까? 공식 API 문서에 대한 단서를 찾을 수 없습니다. 나는 방법 (treeEnsembleModels 클래스에서 구현)을 예측하는 것을 알고 val numClasses = 10
val categoricalFeaturesInfo = Map[Int, Int]()
val numTrees = 10
랜덤 포리스트 모델의 변수 중요성을 측정하기 위해 R에서 caret 패키지를 사용하고 있습니다. 제 질문은 중요도 플롯 caret의 X 축은 무엇입니까? 웹 페이지 하단의 예는 http://topepo.github.io/caret/varimp.html입니다. X 축의 범위는 0에서 20이지만 그 의미는 무엇입니까? 감사합니다,
에 의해 생성 된 플롯의 x 한계를 randomForest 패키지에서 어떻게 변경할 수 있습니까? 내가하려고하면 set.seed(4543)
data(mtcars)
mtcars.rf <- randomForest(mpg ~ ., data=mtcars, ntree=1000, keep.forest=FALSE,
importance=TRUE)
나는 Andrew Ng의 기계 학습 과정을 밟아 왔으며 학습 곡선 강의로 끝내었다. 내가 만든 로지스틱 회귀 모델에 대한 학습 곡선을 만들었습니다. 훈련 및 CV 점수가 수렴되는 것처럼 보입니다. 이는 내 모델이 더 많은 기능을 활용할 수 있음을 의미합니다. 무작위적인 숲 같은 것에 대해 어떻게 비슷한 분석을 할 수 있습니까? sklearn에서 동일한 데이
기계 학습을 위해 Python을 사용하는 것이 매우 새로운 개념입니다. 파이썬은 포트란에서 프로그래밍의 배경에서 온 것입니다. 그래서 당신이 상상할 수 있듯이, 파이썬은 꽤 도약입니다. 저는 화학 분야에서 일하며 화학적 방법 (화학에 데이터 과학 기술 적용)에 관여했습니다. 따라서 비단뱀의 광범위한 기계 학습 라이브러리의 응용이 중요합니다. 나는 또한 코드
Spark에서 Mlib를 처음 사용했습니다. 나는 임의의 숲 model = RandomForest.trainClassifier(trainingData, numClasses=2, categoricalFeaturesInfo={},
numTrees=3, featureSubsetStrategy="auto",
impurit
inTrees 패키지를 사용하여 RF에서 결정 규칙 집합을 추출했습니다. 향후 작업을 위해 테스트 데이터를 사용하여 규칙에 따른 결과를 예측하려고합니다. 내 질문은 어떻게 관찰의 각 요소에 대한 규칙 조건을 확인할 수 있습니까? Observations:(908*7)
x[,1] X[,2] X[,3] X[,4] X[,5] X[,6] X[,7] TARGE
나는 임의의 숲에서 나무를 어떻게 해석 할 수 있는지 알아 내려고합니다. 내 데이터에는 약 29,000 개의 관측치와 35 개의 관측점이 있습니다. 첫 번째 22 가지 관찰, 처음 11 가지 기능은 물론 예측할 기능 (HighLowMobility)을 붙여 넣었습니다. 여기 birthcohort countyfipscode county_name cty_pop2