random-forest

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ScikitLearn 랜덤 포리스트의 Undersampling vs class_weight

매우 불균형 한 데이터 세트 (1:10 000의 비율)에서 ScikitLearn의 임의의 포리스트를 적용하려고합니다. class_weigth = 'balanced'매개 변수를 사용할 수 있습니다. 나는 그것이 언더 샘플링과 동일하다는 것을 읽었습니다. 그러나이 방법은 샘플에 가중치를 적용하는 것으로 보이며 실제 샘플 수는 변경하지 않습니다. 랜덤 포리스트의

python scikit-learn random-forest 2017-04-14

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회귀 모델에서 더미 변수의 효과 결합하기

저는 Python Sklearn을 사용하여 약 300 개의 피쳐를 가진 회귀 모델을 구축 중입니다. 기능 중 하나는 100 개 이상의 범주를 가지고 있으며,이 특징에 대해 ~ 100 개의 더미 열을 갖게됩니다. 이제는 더미 열의 각 계수 또는 기능 순위 점수 (임의의 포리스트 또는 xgb를 사용하는 경우)가 있습니다. 좋아하지 않아. 그러나 SAS JMP에

python sas regression random-forest dummy-variable 2017-04-18

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"1 수준"컴퓨터 학습 모델을 사용하여 "2 수준"모델의 기능 만들기

특정 모델에 대해 학습했지만 컴퓨터 학습 문제 해결의 특정 부분에 대해 더 자세히 배우고 싶습니다. 나는 이것에 관한 논문을 찾지 못했고, 부분적으로는 그것이 무엇인지 불확실했기 때문입니다. 큰 데이터 세트가 있습니다. 나는 그것에 많은 바이너리 분류 자 ​​모델을 훈련시켰다. 나는이 모델의 예측을 '두 번째 레벨'모델에 넣고 싶다. 이것에서 나는 또한 '

machine-learning svm random-forest feature-extraction feature-selection 2017-04-19

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RandomizedSearchCV에 배포 또는 없음 값 중에서 선택하는 방법?

max_depth 매개 변수가 RandomForestClassifier 인 것을 찾으려고합니다. 우리는 RandomizedSearchCV을 사용하고 있습니다 : from scipy.stats import randint as sp_randint from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklea

python scipy scikit-learn random-forest hyperparameters 2017-04-22

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훈련 된 기계 학습 모델이 너무 큼

일부 회귀 작업을 위해 추가 트리 모델을 교육했습니다. 우리 모델은 3 개의 여분의 나무들로 이루어져 있으며, 각각은 200 나무의 깊이 30을 가지고 있습니다. 3 여분의 나무 꼭대기에는 능선 회귀를 사용합니다. 우리는 몇 시간 동안 모델을 훈련시키고 훈련 된 모델 (전체 클래스 객체)을 나중에 사용하기 위해 pickle합니다. 그러나 저장된 훈련 된 모

python machine-learning pickle random-forest 2017-04-24

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sklearn : 왜 그 나무에서 직접 계산 된 점수와 다른 하나의 나무 (즉)로 구성된 임의의 숲에 대한 점수입니까?

필자는 20 개의 클래스와 약 90 개의 기능을 가진 다중 클래스 분류 문제가 있습니다. scikit-learn python 패키지 (ver 0.18.1)에서 RandomForestClassifier를 사용하고 있습니다. 내가 보는 것은 다음과 같습니다. > rf1 = RandomForestClassifier(max_features=0.5, n_estima

scikit-learn random-forest 2017-05-01

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Spark RandomForest training StackOverflow 오류

내 모델의 교육을 실행 중이며 12보다 큰 maxDepth를 늘릴 때마다 StackOverflow 오류가 발생합니다. 모든 것이 5,10,11에 대해 올바르게 작동합니다. spark 2.0.2를 사용하고 있습니다. (앞으로 2 주 동안 업그레이드 할 수 없습니다). 3M 이상의 데이터, 200 개의 피쳐, 2500 개의 트리가 있으며 최대 깊이를 늘려 정확

scala apache-spark random-forest apache-spark-ml 2017-05-02

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지속 된 CrossValidatorModel로드 "Param numTrees 존재하지 않습니다."오류

나는 멀티 클래스 분류 문제를 해결하기 위해 Spark 2.0을 사용하여 RandomForestClassifier를 생성합니다. 모델을 성공적으로 교육하고 model.save() 메소드를 사용하여 훈련 된 모델을 S3 버킷에 저장할 수 있습니다. 그러나이 모델을 load()를 사용하여로드하는 동안 다음 오류가 발생합니다. 다음은 ` ` Exception i

apache-spark apache-spark-mllib random-forest 2017-05-04

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임의의 포리스트에 대해 (예/아니요 또는 1-0) 결정을 내리는 방법은 무엇입니까?

Kaggle 's Titanic competition (train 및 test csv 파일)의 데이터 세트입니다. 각 파일에는 ID, 성별, 연령 등과 같은 승객의 기능이 있습니다. 열차 파일에는 0과 1 값이있는 "생존 된"열이 있습니다. 테스트 파일에 예측 된대로 살아남은 열이 없습니다. 이 스타터 나에게 벤치 마크를 제공하기 위해 랜덤 포레스트를 사용

python pandas scikit-learn random-forest decision-tree 2017-05-04

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교육 정확도 이상의 테스트 정확도

나는 여러 클래스 분류를 위해 조정 된 임의의 포리스트 모델을 구축 중입니다. 다음 결과를 얻었습니다 교육 정확도 (AUC) : 0.9921996 테스트 정확도 (AUC) : 0.992237664 이 웹 사이트에서 이와 관련된 질문을 보았습니다. 일반적인 대답은 데이터 집합이 작아야한다는 것입니다. 모델은 운이 있어요하지만 내 경우에 나는 약 300K 훈련

machine-learning random-forest auc 2017-05-07

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