Questions marquées «random-forest»

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...

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...

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...

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...

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...

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 la...

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...

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?...

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 sur...

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

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...

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...

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...

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

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...

J'ai joué avec des forêts aléatoires pour la régression et j'ai du mal à comprendre exactement ce que signifient les deux mesures d'importance et comment elles doivent être interprétées. La importance()fonction donne deux valeurs pour chaque variable: %IncMSEet IncNodePurity. Existe-t-il des...

Je sais que cette question est assez spécifique R, mais je pense peut-être à la variance des proportions expliquée, , de manière incorrecte. Voici.R2R2R^2 J'essaie d'utiliser le Rpaquet randomForest. J'ai des données d'entraînement et des données de test. Lorsque j'adapte un modèle de forêt...

Je travaille sur un ensemble de données comprenant plus de 200 000 échantillons et environ 50 caractéristiques par échantillon: 10 variables continues et les 40 autres valeurs sont des variables catégorielles (pays, langues, domaines scientifiques, etc.). Pour ces variables catégorielles, vous avez...

Je cherche à former un classificateur qui établira une distinction entre les objets Type Aet ceux Type Bdont le nombre d’apprentissage est relativement important, soit environ 10 000 objets, dont la moitié environ Type Aet la moitié Type B. Le jeu de données comprend 100 entités continues...

J'ai reçu un script R de quelqu'un pour exécuter un modèle de forêt aléatoire. Je l'ai modifié et l'ai exécuté avec certaines données d'employé. Nous essayons de prédire les séparations volontaires. Voici quelques informations supplémentaires: ceci est un modèle de classification où 0 = employé...