Questions marquées «cart»

«Arbres de classification et de régression». CART est une technique d'apprentissage automatique populaire, et elle constitue la base de techniques telles que les forêts aléatoires et les implémentations courantes des machines de renforcement de gradient.

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Arbres d'inférence conditionnels vs arbres de décision traditionnels
Quelqu'un peut-il expliquer les principales différences entre les arbres d'inférence conditionnels ( ctreedu partypaquet dans R) par rapport aux algorithmes d'arbre de décision plus traditionnels (comme rpartdans R)? Qu'est-ce qui différencie les arbres en CI? Forces et faiblesses? Mise à jour: J'ai examiné le document de Horthorn et al auquel …
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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Questions pratiques sur le réglage des forêts aléatoires
Mes questions concernent les forêts aléatoires. Le concept de ce beau classificateur est clair pour moi, mais il reste encore beaucoup de questions pratiques d'utilisation. Malheureusement, je n’ai trouvé aucun guide pratique sur la RF (j’ai cherché quelque chose comme "Un guide pratique pour la formation de machines Boltzman restreintes" …
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Qu'est-ce que la déviance? (spécifiquement dans CART / rpart)
Qu'est-ce que la "déviance", comment est-elle calculée et quelles sont ses utilisations dans différents domaines de la statistique? En particulier, je suis personnellement intéressé par ses utilisations dans CART (et sa mise en œuvre dans rpart in R). Je pose cette question car l' article du wiki semble quelque peu …
45 r  cart  rpart  deviance 
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Pourquoi les arbres de décision ne sont-ils pas coûteux en calcul?
Dans Une introduction à l'apprentissage statistique avec applications en R , les auteurs écrivent que l'ajustement d'un arbre de décision est très rapide, mais cela n'a aucun sens pour moi. L'algorithme doit passer en revue toutes les fonctionnalités et les partitionner de toutes les manières possibles afin de trouver la …
38 cart 
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Pourquoi ai-je un arbre de décision à 100% de précision?
Je reçois une précision de 100% pour mon arbre de décision. Qu'est-ce que je fais mal? Ceci est mon code: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y = data[-1] from sklearn.cross_validation import train_test_split …
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Comment mesurer / classer «l'importance variable» lors de l'utilisation de CART? (en utilisant spécifiquement {rpart} de R)
Lors de la construction d'un modèle CART (spécifiquement l'arbre de classification) à l'aide de rpart (dans R), il est souvent intéressant de savoir quelle est l'importance des différentes variables introduites dans le modèle. Ainsi, ma question est: Quelles sont les mesures communes existantes pour classer / mesurer l'importance des variables …
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