Statistiche e Big Data random-forest

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Il valore R-quadrato è appropriato per confrontare i modelli?

Sto cercando di identificare il modello migliore per prevedere i prezzi delle automobili, utilizzando i prezzi e le funzionalità disponibili sui siti di annunci classificati automobilistici. Per questo ho usato un paio di modelli della libreria scikit-learn e modelli di reti neurali di pybrain e neurolab. L'approccio che ho usato …

17 machine-learning neural-networks random-forest r-squared elastic-net

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Quali algoritmi richiedono il ridimensionamento delle funzionalità, oltre a SVM?

Sto lavorando con molti algoritmi: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear e rbf), KNN, LDA e XGBoost. Tutti sono stati piuttosto veloci, tranne SVM. Questo è quando ho saputo che ha bisogno del ridimensionamento delle funzionalità per funzionare più velocemente. Poi ho iniziato a chiedermi se avrei dovuto fare …

17 machine-learning svm random-forest naive-bayes xgboost

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In una foresta casuale,% IncMSE maggiore è migliore o peggiore?

Dopo aver creato un modello di foresta casuale (regressione) in R, la chiamata rf$importancemi fornisce due misure per ciascuna variabile predittore %IncMSEe IncNodePurity. L'interpretazione secondo cui le variabili predittive con %IncMSEvalori minori sono più importanti delle variabili predittive con %IncMSEvalori maggiori ? Che ne dici di IncNodePurity?

17 r feature-selection random-forest

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Per la classificazione con Random Forests in R, come si dovrebbe adattarsi alle dimensioni delle classi sbilanciate?

Sto esplorando diversi metodi di classificazione per un progetto a cui sto lavorando e sono interessato a provare le foreste casuali. Sto cercando di educare me stesso mentre vado avanti e apprezzerei qualsiasi aiuto fornito dalla comunità CV. Ho diviso i miei dati in set di allenamento / test. Dalla …

17 r machine-learning random-forest

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Importanza delle funzionalità con variabili fittizie

Sto cercando di capire come posso ottenere l'importanza di una variabile categoriale che è stata suddivisa in variabili fittizie. Sto usando scikit-learn che non gestisce le variabili categoriali per te come fanno R o h2o. Se suddivido una variabile categoriale in variabili fittizie, ottengo importazioni di funzionalità separate per classe …

17 categorical-data random-forest interpretation importance

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Una foresta casuale con uscite multiple sarebbe possibile / pratica?

Random Forests (RFs) è un metodo di modellazione / mining di dati competitivo. Un modello RF ha un'uscita: la variabile di uscita / previsione. L'approccio ingenuo alla modellazione di più uscite con RF sarebbe quello di costruire una RF per ogni variabile di uscita. Quindi abbiamo N modelli indipendenti e …

17 machine-learning cart random-forest multilabel

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Selezione delle funzioni con foreste casuali

Ho un set di dati con principalmente variabili finanziarie (120 caratteristiche, esempi 4k) che sono per lo più altamente correlate e molto rumorose (indicatori tecnici, ad esempio), quindi vorrei selezionare circa 20-30 max per un uso successivo con la formazione dei modelli (classificazione binaria - aumento diminuzione). Stavo pensando di …

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In quali condizioni le macchine per l'incremento del gradiente superano le foreste casuali?

La macchina per aumentare il gradiente di Friedman può ottenere prestazioni migliori rispetto alla Foresta casuale di Breiman ? In tal caso, in quali condizioni o che tipo di set di dati può migliorare gbm?

16 machine-learning data-mining random-forest boosting

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Bassa precisione di classificazione, cosa fare dopo?

Quindi, sono un principiante nel campo ML e provo a fare un po 'di classificazione. Il mio obiettivo è prevedere il risultato di un evento sportivo. Ho raccolto alcuni dati storici e ora provo a formare un classificatore. Ho ottenuto circa 1200 campioni, 0,2 dei quali li ho suddivisi a …

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Pacchetto R per Foresta casuale ponderata? opzione classwt?

Sto cercando di utilizzare Random Forest per prevedere il risultato di un set di dati estremamente squilibrato (il tasso di classe di minoranza è solo dell'1% o anche meno). Poiché l'algoritmo tradizionale Foresta casuale riduce al minimo il tasso di errore complessivo, anziché prestare particolare attenzione alle classi di minoranza, …

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La foresta casuale ha bisogno che le variabili di input siano ridimensionate o centrate?

Le mie variabili di input hanno dimensioni diverse. Alcune variabili sono decimali mentre altre sono centinaia. È essenziale centrare (sottrarre media) o ridimensionare (dividere per deviazione standard) queste variabili di input al fine di rendere i dati senza dimensioni quando si utilizza la foresta casuale?

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L'errore Out of Bag rende il CV non necessario nelle foreste casuali?

Sono abbastanza nuovo per le foreste casuali. In passato, ho sempre confrontato l'accuratezza di adattamento vs test rispetto a adattamento vs treno per rilevare eventuali eccessi. Ma ho appena letto qui che: "Nelle foreste casuali, non è necessaria la convalida incrociata o un set di test separato per ottenere una …

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La foresta casuale di Breiman utilizza il guadagno di informazioni o l'indice Gini?

Vorrei sapere se la foresta casuale di Breiman (foresta casuale nel pacchetto R randomForest) utilizza come criterio di suddivisione (criterio per la selezione degli attributi) guadagno di informazioni o indice Gini? Ho provato a scoprirlo su http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm e nella documentazione per il pacchetto randomForest in R. Ma l'unica cosa che …

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Riduzione di Gini e impurità di Gini dei nodi infantili

Sto lavorando alla misura di importanza della funzione Gini per la foresta casuale. Pertanto, devo calcolare la diminuzione di Gini nell'impurità del nodo. Ecco il modo in cui lo faccio, che porta a un conflitto con la definizione, suggerendo che devo sbagliarmi da qualche parte ... :) Per un albero …

15 feature-selection random-forest cart

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La foresta casuale è troppo adatta

Sto cercando di usare la regressione casuale della foresta in scikits-learn. Il problema è che sto ricevendo un errore di test molto elevato: train MSE, 4.64, test MSE: 252.25. Ecco come appaiono i miei dati: (blu: dati reali, verde: previsto): Sto usando il 90% per l'allenamento e il 10% per …

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