Questions marquées «random-forest»

Random forest est un classificateur d'apprentissage automatique basé sur le choix de sous-ensembles aléatoires de variables pour chaque arbre et l'utilisation de la sortie d'arbre la plus fréquente comme classification globale.

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Importance des caractéristiques avec des caractéristiques catégorielles à cardinalité élevée pour la régression (variable dépendante numérique)
J'essayais d'utiliser les importances de fonctionnalités de Random Forests pour effectuer une sélection de fonctionnalités empiriques pour un problème de régression où toutes les fonctionnalités sont catégoriques et beaucoup d'entre elles ont de nombreux niveaux (de l'ordre de 100-1000). Étant donné que l'encodage à chaud crée une variable fictive pour …
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Sélection de fonctionnalités à l'aide d'importances de fonctionnalités dans des forêts aléatoires avec scikit-learn
J'ai tracé les importances des fonctionnalités dans des forêts aléatoires avec scikit-learn . Afin d'améliorer la prédiction à l'aide de forêts aléatoires, comment puis-je utiliser les informations de tracé pour supprimer des entités? C'est-à-dire comment repérer si une fonctionnalité est inutile ou pire encore une diminution des performances des forêts …
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Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?
Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de classification défini par: t - number of time …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
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Existe-t-il de bons modèles de langage prêts à l'emploi pour python?
Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
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Trouver le P optimal (X | Y) étant donné que j'ai un modèle qui a de bonnes performances lorsqu'il est formé sur P (Y | X)
Des données d'entrée: XXX -> caractéristiques du t-shirt (couleur, logo, etc.) YYY -> marge bénéficiaire J'ai formé une forêt aléatoire sur les et ci-dessus et j'ai atteint une précision raisonnable sur les données d'un test. Donc j'aiXXXYYY P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X) . Maintenant, je voudrais trouver c'est-à-dire la distribution de probabilité des caractéristiques …
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Meilleures langues pour le calcul scientifique [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Il semble que la plupart des …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 
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Quand choisir la régression linéaire ou l'arbre de décision ou la régression de forêt aléatoire? [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et …
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l'importance des caractéristiques via la forêt aléatoire et la régression linéaire sont différentes
Appliqué Lasso pour classer les fonctionnalités et obtenu les résultats suivants: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 Notez que l'ensemble de données a 3 étiquettes. Le classement des fonctionnalités pour les différentes étiquettes est le même. Ensuite, appliqué une forêt aléatoire au même …
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