random-forest

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    임의의 포리스트를 sklearn하면 범주 형 기능을 직접 처리 할 수 ​​있습니까?

    내가 값 [ '빨간색', '블루', '녹색', '오렌지', 소요 범주 기능, 색상을 말해봐 내가 뭔가를 예측하는 데 사용할 임의의 숲에서. 한 핫 코드 (예 : 4 개의 더미 변수로 변경)하면 4 개의 더미 변수가 실제로 하나의 변수라는 것을 sklearn에게 어떻게 알 수 있습니까? 특히 Sklearn이 다른 노드에서 사용할 기능을 무작위로 선택하는 경우
    python scikit-learn random-forest enhancement one-hot 2014-07-12

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    Python에서 RandomForest Classifier를 출력하는 방법은 무엇입니까?

    나는 매우 큰 데이터 세트를 가진 Python Sckit Learn Module에서 RandomForestClassifier를 훈련 시켰지만,이 모델을 어떻게 저장하고 다른 사람들이 그것을 최종적으로 적용 할 수 있을지는 의문이다. 감사합니다.
    python scikit-learn random-forest 2014-04-10

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    sklearn의 수동 트리밍 메모리 사용량

    분류 문제로 sklearn의 RandomForestClassifier을 사용하고 있습니다. 나는 각 나무에 대한 (아주) 큰 세트의 부분 집합을 잡으면서 숲의 나무들을 개별적으로 훈련시키고 싶다. 그러나 수동으로 나무에 딱 들어 맞으면 메모리 사용량이 늘어납니다. 다음은 RandomForestClassifier의 fit 기능을 사용하는 사용자 정의 적합의
    memory scikit-learn random-forest 2014-04-14

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    사용자 지정 손실 기능이있는 임의의 포리스트

    저는 기계 학습 분야의 초보자입니다. 프로젝트의 경우 임의의 포리스트 분류에서 사용자 지정 손실 기능을 사용해야합니다. 나는 지금까지 scikit를 사용했다. scikit을 통해 이것을 구현하는 것에 대한 제안이 도움이 될 것입니다.
    machine-learning scikit-learn random-forest 2014-04-15

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    임의 숲의 중요성 - 플롯과 데이터 프레임에서 다른 %의 IncMSE가

    내가 임의 숲 (RF)를 실행 한 후 R. 사용할 임의의 숲 패키지에 내장 된 중요한 기능을 이해하는 도움이 필요, 중요성에 액세스 할 수 있습니다 rf $ 중요성. 반환 된 데이터 프레임에는 % IncMSE 및 IncNodePurity의 두 필드가 포함됩니다. 무작위 포리스트 패키지에 내장 된 varImpPlot() 함수를 사용하여 둘 다 플로트 할 수
    r random-forest 2014-06-11

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    randomForest 및 긴 벡터 문제

    8 개의 숫자 열 (예측 변수)과 1 개의 요소 (결과)가있는 데이터 집합에서 임의의 포리스트를 실행하고 있습니다. 데이터 세트에는 1.2M 행이 있습니다. 내가 할 때 : randomForest(outcome.f ~ a + b + c + d + e + f + g + h,data=mdata)), 내가 얻을 오류 : "Error in randomForest.
    r random-forest 2014-06-13

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    imputation 동안 임의의 포리스트 (MICE 패키지)를 사용하는 중 오류가 발생했습니다.

    누락 된 값을 대체하기 위해 Random Forest 메서드를 사용하고 싶습니다. 나는 MICE 랜덤 포레스트가 파라 메트릭 마우스보다 잘 수행한다고 주장하는 논문을 읽었습니다. 필자는 이미 기본 마우스에 대한 모델을 실행하고 결과를 얻었고 재생했습니다. 그러나 임의의 포리스트 메서드에 대한 옵션이있을 때 오류가 발생했으며 이유가 확실하지 않습니다. 나는
    r random-forest r-mice 2014-06-16

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    래스터 및 randomForest :: predict()의 NAs

    여기에 새로운 정보가 필요하면 알려주십시오. 내 목표 : 랜덤 포레스트 (Random Forest) 모델을 사용하여 틈새 모델을 생성하기 위해 Rehfeldt 기후 데이터 및 eBird 유무 데이터를 사용하고 있습니다. 내 문제 : 북미 전체에 대한 틈새 모델을 예측하고 싶습니다. Rehfeldt 기후 래스터는 대륙의 모든 셀에 대한 데이터 값을 가지고 있
    r raster random-forest na 2014-06-17

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    랜덤 포레스트에서 - 어떻게 데이터 프레임에 예측 결과를 첨부 할 수 있습니까?

    분류를 위해 임의의 포레스트를 사용하고 싶습니다만, 해결책을 찾을 수없는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 어떻게 첨부 할 수 있습니까? 예측 결과는 데이터 프레임으로 전달됩니다. 둘째, 예측 품질에 대한 우발적 인 표 이외의 통찰력 (차트, 통계 등)을 어떻게 얻을 수 있습니까? 내 데이터 프레임 예는 다음과 같습니다. dat <- read.table(te
    r prediction random-forest 2014-05-11

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    파티 패키지가있는 임의의 포리스트가 4 개 이상의 수준이있는 범주 형 예측자를 처리 할 수 ​​없습니다.

    party 패키지를 사용하여 임의의 포리스트 모델을 실행하려고합니다. 내 반응 변수 (10 단계)는 여러 호수 유형에 대한 분류 값입니다 (수질 속성을 기반으로 한 호수 클러스터링에 어떤 요소가 영향을 미치는지 관심 있음). 예측 변수에는 연속 변수와 범주 변수가 모두 포함됩니다. 하나의 범주 형 변수는 4 개의 수준을 가지며 다른 범주 형 변수는 8 개의
    r random-forest party 2014-05-14
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