Statistiche e Big Data random-forest

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Perché le CNN si concludono con i livelli FC?

Da quanto ho capito, le CNN sono composte da due parti. La prima parte (livelli conv / pool) che esegue l'estrazione delle caratteristiche e la seconda parte (livelli fc) che esegue la classificazione delle caratteristiche. Dato che le reti neurali completamente connesse non sono i migliori classificatori (ovvero sono sovraperformate …

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Pesi casuali e di classe

Domanda in una frase: qualcuno sa come determinare pesi di buona classe per una foresta casuale? Spiegazione: Sto giocando con set di dati non bilanciati. Voglio usare il Rpacchetto randomForestper formare un modello su un set di dati molto distorto con solo piccoli esempi positivi e molti esempi negativi. Lo …

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Perché una vasta scelta di K riduce il mio punteggio di convalida incrociata?

Giocando con il Boston Housing Dataset e RandomForestRegressor(con parametri di default) in scikit-learn, ho notato qualcosa di strano: il punteggio medio di validazione incrociata è diminuito quando ho aumentato il numero di pieghe oltre 10. La mia strategia di validazione incrociata era la seguente: cv_met = ShuffleSplit(n_splits=k, test_size=1/k) scores = …

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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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Campionamento con sostituzione in R randomForest

L'implementazione randomForest non consente il campionamento oltre il numero di osservazioni, anche quando si campiona con la sostituzione. Perchè è questo? Funziona bene: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3, replace=TRUE) Cosa voglio fare: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, …

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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 …

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Riduzione del numero di livelli della variabile predittore categoriale non ordinata

Voglio addestrare un classificatore, diciamo SVM, o foresta casuale, o qualsiasi altro classificatore. Una delle funzionalità nel set di dati è una variabile categoriale con 1000 livelli. Qual è il modo migliore per ridurre il numero di livelli in questa variabile. In R c'è una funzione chiamata combine.levels()nel pacchetto Hmisc …

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C'è un modo per spiegare una previsione da un modello di foresta casuale?

Supponiamo di avere un modello di classificazione predittivo basato su una foresta casuale (usando il pacchetto randomForest in R). Vorrei impostarlo in modo tale che gli utenti finali possano specificare un elemento per cui generare una previsione e genererà una probabilità di classificazione. Finora nessun problema. Ma sarebbe utile / …

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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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Motivazione dietro i passi dell'algoritmo di foresta casuale

Il metodo che ho familiarità con la costruzione di una foresta casuale è il seguente: (da http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm ) Per costruire un albero nella foresta noi: Bootstrap un campione di dimensione N dove N è la dimensione del nostro set di allenamento. Utilizzare questo esempio di bootstrap come set di training …

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Come calcolare i punteggi di confidenza nella regressione (con foreste casuali / XGBoost) per ciascuna previsione in R?

C'è un modo per ottenere un punteggio di confidenza (possiamo chiamarlo anche valore di confidenza o probabilità) per ciascun valore previsto quando si utilizzano algoritmi come Random Forests o Extreme Gradient Boosting (XGBoost)? Supponiamo che questo punteggio di confidenza varierebbe da 0 a 1 e mostriamo quanto sono fiducioso su …

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Dovrei scegliere il regressore o il classificatore della foresta casuale?

Adatto un set di dati con una classe di destinazione binaria dalla foresta casuale. In Python, posso farlo con randomforestclassifier o randomforestregressor. Posso ottenere la classificazione direttamente da randomforestclassifier oppure eseguire prima randomforestregressor e recuperare un set di punteggi stimati (valore continuo). Quindi posso trovare un valore di soglia per …

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Ha senso utilizzare la selezione delle funzionalità prima di Random Forest?

Tutto è nel titolo, ha senso usare la selezione delle caratteristiche prima di usare la foresta casuale?

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Foresta casuale su dati raggruppati

Sto usando una foresta casuale su dati raggruppati ad alta dimensione (50 variabili di input numeriche) che hanno una struttura gerarchica. I dati sono stati raccolti con 6 repliche in 30 posizioni di 70 oggetti diversi, ottenendo 12600 punti dati, che non sono indipendenti. Sembra che la foresta casuale stia …

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È "giusto" mettere un seme in una regressione casuale della foresta per ottenere la massima precisione?

Ho una regressione casuale della foresta creata usando skl e noto che produco risultati diversi in base all'impostazione del seme casuale su valori diversi. Se uso LOOCV per stabilire quale seme funziona meglio, è un metodo valido?

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