Domande taggate «random-forest»

La foresta casuale è un metodo di apprendimento automatico basato sulla combinazione dei risultati di molti alberi decisionali.

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Come eseguire l'imputazione dei valori in un numero molto elevato di punti dati?
Ho un set di dati molto grande e mancano circa il 5% di valori casuali. Queste variabili sono correlate tra loro. Il seguente set di dati R è solo un esempio di giocattolo con dati correlati fittizi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), …
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Primi passi per imparare a prevedere i periodi di crisi finanziaria utilizzando l'apprendimento automatico
Sto cercando di capire come utilizzare l'apprendimento automatico per prevedere la serie finanziaria 1 o più passi nel futuro. Ho una serie di attività finanziarie con alcuni dati descrittivi e vorrei formare un modello e quindi utilizzare il modello per prevedere n-passi avanti. Quello che ho fatto finora è: getSymbols("GOOG") …
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randomForest sceglie la regressione invece della classificazione
Sto usando il pacchetto randomForest in R e usando i dati dell'iride, la foresta casuale generata è una classificazione ma quando uso un set di dati con circa 700 funzioni (le caratteristiche sono ogni pixel in un'immagine di 28x28 pixel) e la colonna etichetta viene denominata label, il randomForestgenerato è …
12 r  random-forest 
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PCA e foreste casuali
Per una recente competizione di Kaggle, ho definito (manualmente) 10 funzioni aggiuntive per il mio set di allenamento, che sarebbero state utilizzate per addestrare un classificatore di foreste casuale. Ho deciso di eseguire PCA sul set di dati con le nuove funzionalità, per vedere come si confrontavano tra loro. Ho …
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La preelaborazione è necessaria prima della previsione utilizzando FinalModel di RandomForest con pacchetto di inserimento?
Uso il pacchetto di cursore per allenare un oggetto randomForest con 10x10CV. library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) Successivamente, testare randomForest su un testSet (nuovi dati) RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet) La matrice di confusione mi mostra che il modello …
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