random-forest

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Wie können Parameter in der Random Forest-Umgebung mithilfe von Scikit Learn optimiert werden?

class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_no

python parameters machine-learning scikit-learn random-forest 2016-03-19

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Python Random - Unknown Label Fehler

Ich habe Probleme mit Random Fit-Funktion Das ist mein Trainingssatz P1 Tp1 IrrPOA Gz Drz2 0 0.0 7.7 0.0 -1.4 -0.3 1 0.0 7.7 0.0 -1.4 -0.3 2 ... ... ... ... ... 3 49.4

python python-3.x scikit-learn random-forest 2015-12-12

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Schlechte Vorhersagen von Ranger im Vergleich zu RandomForest

Ich probiere das ranger R-Paket, um eine Menge von randomForest Berechnungen zu beschleunigen. Ich untersuchte die Vorhersagen, die ich davon zurückbekam, und bemerkte, dass etwas Komisches darin lag,

r random-forest 2015-10-26

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Was bedeutet `sample_weight` ein` DecisionTreeClassifier` arbeitet in sklearn auf die Art und Weise zu tun?

Ich habe von this documentation gelesen, dass: „Class Ausgleich durch Abtasten eine gleiche Anzahl von Proben aus jeder Klasse durchgeführt werden kann, oder vorzugsweise durch die Summe der Probengew

scikit-learn random-forest decision-tree 2015-12-21

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Got kontinuierliche wird nicht unterstützt Fehler in RandomForestRegressor

Ich versuche nur ein einfaches RandomForestRegressor Beispiel zu tun. Aber während der Prüfung der Genauigkeit bekomme ich diesen Fehler /Users/noppanit/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/me

python pandas scikit-learn random-forest 2015-09-19

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Was ist der Unterschied zwischen cross_val_score mit scoring = 'roc_auc' und roc_auc_score?

Ich bin verwirrt über den Unterschied zwischen der cross_val_score Scoring-Metrik "roc_auc" und der roc_auc_score, die ich einfach importieren und direkt aufrufen kann. Die Dokumentation (http://sciki

python machine-learning scikit-learn random-forest cross-validation 2015-11-11

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Wie validiere ich das RandomForest Modell?

Ich möchte eine zufällige Gesamtstruktur auswerten, die an einigen Daten trainiert wird. Gibt es ein Dienstprogramm in Apache Spark, um dasselbe zu tun, oder muss ich die Kreuzvalidierung manuell durc

apache-spark random-forest cross-validation apache-spark-ml apache-spark-mllib 2015-09-24

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Wie nutze ich Sparks Feature-Wichtigkeit für zufällige Gesamtstruktur?

Die documentation für Random Forests enthält keine Feature-Importwerte. Es ist jedoch auf der Jira als aufgelöst aufgeführt und ist in der source code. HERE sagt auch, „Die wichtigsten Unterschiede zw

scala apache-spark random-forest apache-spark-mllib 2016-01-05

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Machine Learning Philosophie: Anwendung von Modell auf verzerrte Daten

Ich habe ein Problem mit dem maschinellen Lernen und ich weiß nicht, ob es eine theoretische Lösung dafür gibt. I markierte Daten (nennen sie es Dataset D1) ein zufälliges Wald Klassifikationsmodell z

machine-learning classification random-forest data-science 2016-01-07

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Random Forest ist übersteuert

Ich benutze Scikit-lernen mit einem geschichteten Lebenslauf, um einige Klassifikatoren zu vergleichen. Ich bin Computer: Genauigkeit, Rückruf, Auc. Ich habe für die Parameteroptimierung GridSearchCV

python machine-learning scikit-learn random-forest 2015-11-27

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