Questions marquées «random-forest»

La forêt aléatoire est une méthode d'apprentissage automatique basée sur la combinaison des sorties de nombreux arbres de décision.

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La valeur R au carré est-elle appropriée pour comparer des modèles?
J'essaie d'identifier le meilleur modèle pour prédire les prix des automobiles, en utilisant les prix et les fonctionnalités disponibles sur les sites de petites annonces automobiles. Pour cela, j'ai utilisé quelques modèles de la bibliothèque scikit-learn et des modèles de réseaux neuronaux de pybrain et de neurolab. L'approche que j'ai …
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Quels algorithmes nécessitent une mise à l'échelle des fonctionnalités, à côté de SVM?
Je travaille avec de nombreux algorithmes: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear et rbf), KNN, LDA et XGBoost. Tous étaient assez rapides à l'exception de SVM. C'est à ce moment que j'ai appris qu'il avait besoin d'une mise à l'échelle des fonctionnalités pour fonctionner plus rapidement. Ensuite, j'ai commencé …
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Dans une forêt aléatoire, un% IncMSE plus important est-il meilleur ou pire?
Une fois que j'ai construit un modèle de forêt aléatoire (de régression) dans R, l'appel rf$importanceme fournit deux mesures pour chaque variable prédictive, %IncMSEet IncNodePurity. L'interprétation selon laquelle les variables prédictives avec des %IncMSEvaleurs plus petites sont plus importantes que les variables prédictives avec des %IncMSEvaleurs plus grandes ? Et …
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Pour une classification avec des forêts aléatoires en R, comment doit-on s'ajuster aux tailles de classe déséquilibrées?
J'explore différentes méthodes de classification pour un projet sur lequel je travaille et je suis intéressé à essayer Random Forests. J'essaie de m'instruire au fur et à mesure et j'apprécierais toute aide apportée par la communauté CV. J'ai divisé mes données en ensembles de formation / test. De l'expérimentation avec …
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Sélection de fonctionnalités avec Random Forests
J'ai un ensemble de données avec principalement des variables financières (120 fonctionnalités, 4k exemples) qui sont pour la plupart hautement corrélées et très bruyantes (indicateurs techniques, par exemple), donc je voudrais sélectionner environ 20-30 max pour une utilisation ultérieure avec la formation de modèle (classification binaire - augmentation Diminution). Je …
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Forfait R pour la forêt aléatoire pondérée? option classwt?
J'essaie d'utiliser Random Forest pour prédire le résultat d'un ensemble de données extrêmement déséquilibré (le taux de classe minoritaire n'est que d'environ 1% ou même moins). Étant donné que l'algorithme traditionnel de la forêt aléatoire minimise le taux d'erreur global, plutôt que d'accorder une attention particulière aux classes minoritaires, il …
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La forêt aléatoire a-t-elle besoin de variables d'entrée pour être mise à l'échelle ou centrée?
Mes variables d'entrée ont des dimensions différentes. Certaines variables sont décimales tandis que d'autres sont des centaines. Est-il essentiel de centrer (soustraire la moyenne) ou de mettre à l'échelle (diviser par l'écart-type) ces variables d'entrée afin de rendre les données sans dimension lors de l'utilisation d'une forêt aléatoire?
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Comment «predire.randomForest» estime-t-il les probabilités de classe?
Comment le randomForestpackage estime-t-il les probabilités de classe lorsque j'utilise predict(model, data, type = "prob")? J'utilisais rangerpour former des forêts aléatoires en utilisant l' probability = Targument pour prédire les probabilités. rangerdit dans la documentation qu'il: Cultivez une forêt probabiliste comme dans Malley et al. (2012). J'ai simulé quelques données …
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La forêt aléatoire de Breiman utilise-t-elle un gain d'informations ou un indice de Gini?
Je voudrais savoir si la forêt aléatoire de Breiman (forêt aléatoire dans le package R randomForest) utilise comme critère de fractionnement (critère de sélection d'attribut) le gain d'informations ou l'indice de Gini? J'ai essayé de le découvrir sur http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm et dans la documentation du paquet randomForest dans R. Mais la …
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