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Le migliori pratiche per la codifica di caratteristiche categoriche per gli alberi decisionali?

Quando si codificano le caratteristiche categoriche per la regressione lineare, esiste una regola: il numero di manichini dovrebbe essere uno in meno del numero totale di livelli (per evitare la collinearità). Esiste una regola simile per gli alberi decisionali (in sacchi, potenziati)? Lo sto chiedendo perché una pratica standard in …

13 categorical-data random-forest cart boosting

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perché il metodo di potenziamento è sensibile ai valori anomali

Ho trovato molti articoli che affermano che i metodi di potenziamento sono sensibili ai valori anomali, ma nessun articolo spiega il perché. Nella mia esperienza, i valori anomali sono dannosi per qualsiasi algoritmo di apprendimento automatico, ma perché i metodi di potenziamento sono particolarmente sensibili? In che modo i seguenti …

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Qual è la funzione di costo migliore per un albero forestale casuale: indice Gini o entropia?

Qual è la funzione di costo migliore per un albero forestale casuale: indice Gini o entropia? Sto cercando di implementare una foresta casuale a Clojure.

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Differenza nell'implementazione delle suddivisioni binarie negli alberi delle decisioni

Sono curioso dell'implementazione pratica di una divisione binaria in un albero decisionale, in quanto si riferisce ai livelli di un predittore categorico .XjXjX{j} Nello specifico, spesso userò una sorta di schema di campionamento (ad es. Insaccamento, sovracampionamento, ecc.) Quando creerò un modello predittivo usando un albero decisionale, al fine di …

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Algoritmi di machine learning per dati panel

In questa domanda: esiste un metodo per costruire alberi decisionali che tenga conto dei predittori strutturati / gerarchici / multilivello? - menzionano un metodo di dati del pannello per gli alberi. Esistono metodi dati pannello specifici per il supporto di macchine vettoriali e reti neurali? In tal caso, potresti citare …

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Le foreste casuali mostrano una propensione alla previsione?

Penso che questa sia una domanda semplice, anche se il ragionamento alla base del perché o del perché potrebbe non esserlo. Il motivo per cui mi chiedo è che di recente ho scritto la mia implementazione di una RF e sebbene funzioni bene, non sta funzionando come mi aspettavo (basato …

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Alberi decisionali e regressione - I valori previsti possono essere al di fuori dell'intervallo dei dati di allenamento?

Quando si tratta di alberi decisionali, il valore previsto può essere al di fuori dell'intervallo dei dati di addestramento? Ad esempio, se l'intervallo del set di dati di allenamento della variabile target è 0-100, quando generi il mio modello e lo applico a qualcos'altro, i miei valori possono essere -5? …

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Quando utilizzare l'impurità di Gini e quando utilizzare l'acquisizione di informazioni?

Qualcuno può spiegarmi quando utilizzare l'impurità di Gini e il guadagno di informazioni per gli alberi delle decisioni? Potete darmi situazioni / esempi di quando è meglio usare quale?

11 machine-learning classification data-mining cart

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Modello di classificazione per la previsione della valutazione del film

Sono un po 'nuovo nel data mining e sto lavorando a un modello di classificazione per la previsione della valutazione dei film. Ho raccolto set di dati da IMDB e sto pianificando di utilizzare un albero decisionale e gli approcci vicini più vicini per il mio modello. Vorrei sapere quale …

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Campionamento MCMC dello spazio dell'albero decisionale rispetto alla foresta casuale

Una foresta casuale è una raccolta di alberi decisionali formata selezionando casualmente solo alcune funzionalità con cui costruire ciascun albero (e talvolta inserendo i dati di addestramento). Apparentemente imparano e generalizzano bene. Qualcuno ha fatto il campionamento MCMC dello spazio dell'albero decisionale o li ha confrontati con foreste casuali? So …

11 mcmc monte-carlo random-forest cart

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Organizzare un albero di classificazione (in parte) in un insieme di regole?

C'è un modo in cui una volta costruito un albero di classificazione complesso usando rpart (in R), per organizzare le regole di decisione prodotte per ogni classe? Quindi, invece di ottenere un albero enorme, otteniamo un insieme di regole per ciascuna delle classi? (se é cosi, come?) Ecco un semplice …

11 r classification cart rpart

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Sono disponibili librerie per metodi simili a CART che utilizzano predittori e risposte sparse?

Sto lavorando con alcuni grandi set di dati usando il pacchetto gbm in R. Sia la mia matrice predittore che il mio vettore di risposta sono piuttosto scarsi (cioè la maggior parte delle voci sono zero). Speravo di costruire alberi decisionali usando un algoritmo che sfrutti questa scarsità, come è …

11 r regression machine-learning classification cart

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Perché un albero insaccato / albero forestale casuale ha una propensione maggiore di un singolo albero decisionale?

Se consideriamo un albero decisionale completamente sviluppato (ovvero un albero decisionale non potato) ha una varianza elevata e una propensione bassa. Le foreste insaccanti e casuali utilizzano questi modelli ad alta varianza e li aggregano al fine di ridurre la varianza e quindi migliorare l'accuratezza delle previsioni. Entrambe le foreste …

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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?

Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …

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Come usare il moncone decisionale come studente debole in Adaboost?

Voglio implementare Adaboost usando Decision Stump. È corretto prendere la stessa quantità di decisione che le caratteristiche del nostro set di dati in ogni iterazione di Adaboost? Ad esempio, se ho un set di dati con 24 funzionalità, dovrei avere un classificatore di 24 stump delle decisioni in ogni iterazione? …

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