Domande taggate «cart»

"Alberi di classificazione e regressione". CART è una popolare tecnica di apprendimento automatico e costituisce la base per tecniche come foreste casuali e implementazioni comuni di macchine per il potenziamento del gradiente.

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Gradient Boosting Tree vs Random Forest
Il potenziamento dell'albero a gradiente, come proposto da Friedman, utilizza gli alberi decisionali come apprendenti di base. Mi chiedo se dovremmo rendere l'albero delle decisioni di base il più complesso possibile (completamente sviluppato) o più semplice? C'è qualche spiegazione per la scelta? Random Forest è un altro metodo di ensemble …
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Alberi di inferenza condizionale vs alberi di decisione tradizionali
Qualcuno può spiegare le differenze principali tra gli alberi di inferenza condizionale ( ctreedal partypacchetto in R) rispetto agli algoritmi dell'albero delle decisioni più tradizionali (come rpartin R)? Cosa rende gli alberi CI diversi? Punti di forza e di debolezza? Aggiornamento: ho esaminato il documento di Horthorn e altri a …
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Un esempio: regressione di LASSO utilizzando glmnet per il risultato binario
Sto iniziando a dilettarsi con l'uso di glmnetcon LASSO Regressione dove il mio risultato di interesse è dicotomica. Di seguito ho creato un piccolo frame di dati finti: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …
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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Domande pratiche sull'ottimizzazione delle foreste casuali
Le mie domande riguardano le foreste casuali. Il concetto di questo bellissimo classificatore mi è chiaro, ma ci sono ancora molte domande pratiche sull'uso. Sfortunatamente, non sono riuscito a trovare alcuna guida pratica alla RF (ho cercato qualcosa come "Una guida pratica per l'addestramento delle macchine Boltzman limitate" di Geoffrey …
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Cos'è Deviance? (in particolare in CART / rpart)
Che cos'è "Devianza", come viene calcolata e quali sono i suoi usi in diversi campi nelle statistiche? In particolare, sono personalmente interessato ai suoi usi in CART (e alla sua implementazione in rpart in R). Lo sto chiedendo poiché l' articolo wiki sembra in qualche modo carente e le tue …
45 r  cart  rpart  deviance 
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Come misurare / classificare "importanza variabile" quando si utilizza CART? (in particolare usando {rpart} da R)
Quando si costruisce un modello CART (in particolare l'albero di classificazione) utilizzando rpart (in R), è spesso interessante sapere qual è l'importanza delle varie variabili introdotte nel modello. Pertanto, la mia domanda è: quali misure comuni esistono per classificare / misurare l'importanza delle variabili partecipanti in un modello CART? E …
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