random-forest

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일부 열/기능에 90 % 이상의 Null 값이있는 분류 프로젝트가 있습니다. 어떻게 처리합니까?

분류 문제에서 85 개의 피쳐 중 일부 피쳐 (~ 5)는 대부분 null 값 (> 90 %)을 갖습니다. 이 값들은 어떻게 처리합니까? 나는 1)은 모두 이러한 열/기능을 무시 2) 시도와 방법 그렇다면,이 값을 전가 하는가? 3) 다른 방법? 랜덤 포리스트로 시작하고 있는데이 방법에 초보자 인 경우 임의의 포리스트가 자체적으로 null 값을 처리합니까?

machine-learning classification random-forest missing-data imputation 2017-05-08

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R (randomForest) : ntree = 1 어떻게 변경합니까?

randomForest 패키지를 사용하여 임의의 포리스트 분류를 실행했습니다. 끝나면 분류기에 summary()를 입력했는데 ntree 매개 변수가 1과 같았습니다. 기본값이 500이라고 말했을 때 randomForest 인수에서 수동으로 변경할 수있었습니다. 나는 실패했다. 다른 데이터 세트를 사용해 보았는데 동일한 문제가있었습니다. 아무도 무슨 일이 일

r random-forest 2017-05-16

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R의 범주 형 변수에 대한 부분 종속도를 작성할 수 있습니까?

r-package randomForest를 사용하여 임의의 포리스트 모델과 중요도 플롯을 만들었습니다. 저는 이분법적인 반응과 몇 가지 범주 적 예측 자로 작업하고 있습니다. 그러나 필자는 범주 형 변수에 대한 부분 종속성 도표를 작성하는 방법을 알 수 없습니다. 난 randomForest 명령을 partialplot 사용하여 시도했다. 하지만 다음 오류가

r plot machine-learning random-forest categorical-data 2017-05-18

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python sklearn을 사용한 무작위 포리스트 모델의 증분 훈련

임의의 포리스트 모델을 저장하려면 아래 코드를 사용하고 있습니다. cPickle을 사용하여 훈련 된 모델을 저장합니다. 새로운 데이터가 보일 때마다 모델을 점진적으로 교육 할 수 있습니까? 현재 기차 세트에는 약 2 년 데이터가 있습니다. 또 다른 2 년을 훈련 할 수있는 방법이 있으며 기존의 저장된 모델에 추가하는 것입니다. rf = RandomFores

python pickle random-forest training-data 2017-05-19

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subscript out of bounds 오류, 랜덤 포레스트 모델

랜덤 포리스트 모델을 사용하여 높이, 무게 및 형제 수를 기반으로 성별을 예측하려고합니다. 수십 개의 변수가 포함 된 더 큰 데이터 세트의 데이터를 가져 왔지만 생략 된 NA 값과 내가 신경 쓰는 변수 4 개만있는이 "깨끗한"data.frame으로 데이터를 정리했습니다. 마지막 열은 성별입니다. . 코드를 사용하여 모든 곳을 검색해 보았지만 구체적인 수정을

r random-forest 2017-05-19

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XGBoost 및 Random Forest가 학습 데이터 중심에있을 때 테스트 세트에 대한 지속적인 예측을 유도합니다.

저는 오믹 데이터 분석을 수행하고 있으며 훈련 및 테스트 세트 (80-20)로 나뉘어 진 269x600 데이터 세트가 있습니다. 예상 할 변수는 hippurate의 농도이며 4 가지 값 (0, 75, 150, 300)을 가지고 있지만 회귀 분석을하고 있습니다. 은 내가 최적의 하이퍼 파라미터를 선택 교차 검증을했다을 설정 중심의 교육에 caret 인프라를

r machine-learning random-forest r-caret xgboost 2017-05-21

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R에서 randomForest를 계층 적 데이터로 사용할 수 있습니까?

R- 패키지 randomForest가있는 임의의 포리스트 모델에서 두 수준의 변수를 포함하면 실제로 어떤 일이 발생하는지 궁금합니다. 나는 레벨을 지정해야하는 다단계 데이터에 logistical regression을 사용하는 것에 익숙하다. 임의의 숲과 비슷한 것이 있습니까? 아니면 국가 수준 변수와 개별 수준 변수를 동일한 임의의 포리스트 모델에 넣고 모

r machine-learning random-forest hierarchical-data 2017-05-21

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Python을 사용하는 임의의 포리스트 기능 중요성 차트

저는 Python으로 RandomForestRegressor를 사용하고 있으며 기능의 중요성을 평가하는 차트를 만들고 싶습니다. 나는를 복제 할 때이 기능의 중요성 코드가 나는 다음과 같은 오류가 발생 http://www.agcross.com/2015/02/random-forests-in-python-with-scikit-learn/ 에서 발견 예에서 변경

python plot random-forest feature-selection 2017-05-21

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임의의 포리스트에서 pmml 파일을 파이썬으로 변환

임의의 포리스트 모델을 파이썬의 pmml 형식으로 변환해야합니다. github에서 sklearn2pmml을 가져 왔고 pmml 파일을 만들려고했습니다. 아래 코드를 실행합니다. import pandas import sklearn_pandas iris = iris.csv iris_df = pandas.concat((pandas.DataFrame(ir

python random-forest pmml 2017-05-23

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결합 된 randomForest 회귀 오브젝트

회귀를 계산할 때 randomForest 회귀를 계산할 때이 오브젝트의 R 제곱 값은 "% Var explained: ..."입니다. 그러나 library(randomForest) library(doSNOW) library(foreach) library(ggplot2) dat <- data.frame(ggplot2::diamonds[1:1000,1

r random-forest 2017-05-23

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