Statistiques et Big Data random-forest

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Obtenir des connaissances à partir d'une forêt aléatoire

Les forêts aléatoires sont considérées comme des boîtes noires, mais récemment, je pensais quelles connaissances peuvent être obtenues à partir d'une forêt aléatoire. La chose la plus évidente est l’importance des variables, dans la variante la plus simple, il suffit de calculer le nombre d’occurrences d’une variable. La deuxième chose …

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Arbre de renforcement dégradé vs forêt aléatoire

Comme l’a proposé Friedman, l’amélioration des arbres en dégradé utilise des arbres de décision comme apprenants de base. Je me demande si nous devrions rendre l'arbre de décision de base aussi complexe que possible (complètement développé) ou plus simple? Y a-t-il une explication au choix? Random Forest est une autre …

110 machine-learning random-forest cart boosting ensemble

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Quelle est la meilleure façon de présenter une forêt au hasard dans une publication?

J'utilise l'algorithme de forêt aléatoire en tant que classificateur robuste de deux groupes dans une étude de microréseau comportant des milliers d'éléments. Quelle est la meilleure façon de présenter la forêt aléatoire de manière à ce qu'il y ait suffisamment d'informations pour la rendre reproductible dans un document? Existe-t-il une …

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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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Comment tracer un échantillon d'arbre à partir de randomForest :: getTree ()? [fermé]

Tout le monde a des suggestions de code ou de bibliothèque sur la manière de tracer réellement quelques échantillons d’arbres de: getTree(rfobj, k, labelVar=TRUE) (Oui, je sais que vous n’êtes pas censé le faire de manière opérationnelle, RF est une boîte noire, etc., etc. comment bien mes facteurs encodés fonctionnent, …

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Les prévisions d'un modèle de forêt aléatoire ont-elles un intervalle de prévision?

Si je lance un randomForestmodèle, je peux alors faire des prédictions basées sur ce modèle. Existe-t-il un moyen d’obtenir un intervalle de prévision de chacune des prévisions de sorte que je sache à quel point le modèle est sûr de sa réponse. Si cela est possible, est-il simplement basé sur …

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La forêt aléatoire est-elle un algorithme de boosting?

Courte définition du boosting : Un ensemble d’apprenants faibles peut-il créer un seul apprenant fort? Un apprenant faible est défini comme un classifieur peu corrélé avec la vraie classification (il peut mieux étiqueter des exemples que des suppositions aléatoires). Définition courte de forêt aléatoire : Random Forests cultive de nombreux …

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Une forêt aléatoire peut-elle être utilisée pour la sélection d’entités dans une régression linéaire multiple?

Puisque RF peut gérer la non-linéarité mais ne peut pas fournir de coefficients, serait-il sage d'utiliser une forêt aléatoire pour rassembler les caractéristiques les plus importantes, puis de les brancher dans un modèle de régression linéaire multiple afin d'obtenir leurs coefficients?

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Temps de calcul aléatoire de la forêt en R

J'utilise le package party en R avec 10 000 lignes et 34 fonctionnalités, et certaines fonctionnalités factorielles comportent plus de 300 niveaux. Le temps de calcul est trop long. (Cela a pris 3 heures jusqu'à présent et ce n'est pas fini.) Je veux savoir quels éléments ont un effet important …

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Le nombre optimal d'arbres dans une forêt aléatoire dépend-il du nombre de prédicteurs?

Quelqu'un peut-il expliquer pourquoi nous avons besoin d'un grand nombre d'arbres dans une forêt aléatoire lorsque le nombre de prédicteurs est grand? Comment pouvons-nous déterminer le nombre optimal d'arbres?

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Différence entre une forêt aléatoire et des arbres extrêmement randomisés

J'ai compris que Random Forest et Extremely Randomized Trees diffèrent en ce sens que les divisions des arbres de Random Forest sont déterministes, alors qu'elles sont aléatoires dans le cas d'arbres extrêmement aléatoires (pour être plus précis, la division suivante est la meilleure parmi les divisions uniformes aléatoires dans les …

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Implémentations optimisées de l'algorithme Random Forest

J'ai remarqué qu'il existe quelques implémentations de forêt aléatoire telles que ALGLIB, Waffles et certains packages R tels que randomForest. Quelqu'un peut-il me dire si ces bibliothèques sont hautement optimisées? Sont-ils fondamentalement équivalents aux forêts aléatoires décrites dans Les éléments de l’apprentissage statistique ou ont-ils été complétés de nombreuses astuces? …

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Hypothèses de forêt aléatoires

Comme je suis un peu nouveau dans la forêt aléatoire, je suis toujours aux prises avec certains concepts de base. En régression linéaire, on suppose des observations indépendantes, une variance constante… Quelles sont les hypothèses de base que nous faisons lorsque nous utilisons une forêt aléatoire? Quelles sont les principales …

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Pourquoi Random Forest ne gère-t-il pas les valeurs manquantes dans les prédicteurs?

Quelles sont les raisons théoriques de ne pas gérer les valeurs manquantes? Machines à gradient progressif, les arbres de régression gèrent les valeurs manquantes. Pourquoi Random Forest ne fait-il pas cela?

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Random Forest - Comment gérer l'overfitting

J'ai une formation en informatique mais j'essaie de m'enseigner la science des données en résolvant des problèmes sur Internet. Je travaille sur ce problème depuis deux semaines (environ 900 lignes et 10 fonctionnalités). J'utilisais initialement la régression logistique, mais maintenant je suis passé aux forêts aléatoires. Lorsque j'exécute mon modèle …

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