random-forest

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Schwierigkeiten zu verstehen, Ausgabe von scikit Random Forest

Sagen, ich habe ein Datensatz wie folgt aus: 5.9;0.645;0.12;2;0.075;32;44;0.99547;3.57;0.71;10.2;5 6;0.31;0.47;3.6;0.067;18;42;0.99549;3.39;0.66;11;6 , wo die ersten 11 Spalten zeigen Merkmale (Säu

python machine-learning scikit-learn random-forest 2013-01-08

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Python Scikit Random Forest Regressor Fehler

Ich versuche, Trainings- und Testdaten von einem CSV zu laden, den Random Forest Regressor in scikit/sklearn auszuführen und dann die Ausgabe aus der Testdatei vorherzusagen. Die Datei TrainLoanData.c

python machine-learning scipy scikit-learn random-forest 2013-01-09

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Einbeziehung Beobachtungsgewichte im Random Paket

Wie kann ich die R randomForest Paket mit Beobachtungs Gewichten verwenden? Ich weiß, dass es in diesem Paket keine solche Option gibt. Ich habe 2 Fragen: Gibt es Lösungen für dieses Problem mit rando

r random-forest 2012-03-25

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setzen Sie zufällige Gesamtstruktur auf Klassifizierung

Ich versuche eine zufällige Gesamtstruktur für einige Daten, in denen die Klassenvariablen Binär (entweder 1 oder 0) ist. Hier ist der Code, den ich laufe: forest.model <- randomForest(x = ticdata2000

r random-forest 2013-06-16

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Random Forest Interpretation in scikit-learn

Ich verwende scikit-learn's Random Forest Regressor, um einen zufälligen Waldregressor auf einem Dataset anzupassen. Ist es möglich, die Ausgabe in einem Format zu interpretieren, in dem ich dann das

python machine-learning regression scikit-learn random-forest 2013-05-02

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Welche Regressionsverfahren sind für binärwertige Funktionen und kontinuierliche Ausgabe geeignet?

Ich möchte ein maschinelles Lernmodell zu Regression auf kontinuierliche Ausgabe mit binär bewerteten Features (0,1). Die Dimension meines Problems liegt bei 200. Welche der fließenden Methoden schein

machine-learning static-analysis regression svm random-forest 2013-05-07

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Zufällige Gesamtstruktur in einem großen Dataset

Ich habe ein großes Dataset in R (1M + Zeilen mal 6 Spalten), das ich zum Trainieren einer zufälligen Gesamtstruktur (mit dem randomForest-Paket) für Regressionszwecke verwenden möchte. Leider bekomme

r machine-learning random-forest 2012-04-05

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Was bedeutet der Parameter 'classwt' in RandomForest im RandomForest-Paket in R?

Die Hilfeseite für randomforest::randomforest() sagt: "classwt - Priors der Klassen deckenden Bedarf einen nicht aufaddieren für die Regression nicht berücksichtigt.." Konnte die Einstellung classwt P

r random-forest 2012-04-11

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ROC-Kurve für die Klassifizierung von randomForest

Ich verwende randomForest Paket in R-Plattform für die Einstufung Aufgabe. rf_object<-randomForest(data_matrix, label_factor, cutoff=c(k,1-k)) wobei k von 0,1 bis 0,9 reicht. pred <- predict(rf_obje

r random-forest roc 2012-09-11

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