random-forest 相关问题

在学习算法和统计分类中，随机森林是一个集合分类器，包含在许多决策树中。它输出的类是各个树输出的类的模式，换句话说，是具有最高频率的类。

通过每日列以每天平均列来填充差距

r random-forest
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在R数据集中创建人造差距

TIMESTAMP <- c(2001:2020) ch4_flux <- c(67.36, 66.39, 65.39, 64.41, 63.52, 62.76, 62.16,61.76, 61.54,61.53,61.7,62.05,62.52, 63.09, 63.71, 64.33, 64.92, 65.46, 65.93, 66.32) ch4_flux_gaps <- c(67.36, 66.39, 65.39, 64.41, 63.52, 62.76, 62.16,61.76, 61.54,61.53,61.7,62.05,62.52, 63.09, 63.71, 64.33, 64.92, 65.46, 65.93, 66.32) distance <- c(1000,1000,1000,125.35,1000,1000,1000,5.50,1000,1000,1000,1000, 1000,1000,179.65,1000,1000,1000,1000,1000) CowNum <- c(0, 0, 0, 30, 0, 0, 0, 81, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 127, 0, 0, 0, 0, 0) dd <- data.frame(TIMESTAMP, ch4_flux, ch4_flux_gaps, distance,CowNum) <- c(2001:20...

r machine-learning random-forest
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在Sklearn

我只是想比较一个随机森林模型，该模型由一个估计器组成，使用boottappaging和一个不进行引导。 我正在使用带有样本量n = 5的玩具数据集 我的代码外观以下：

scikit-learn random-forest decision-tree
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在R中建造随机森林：RandomForest功能失败

randomForest

r random-forest
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竞争风险生存随机森林与大数据 我有一个数据集，具有500,000个观察结果，并具有事件，竞争风险以及事件时间变量（生存分析）。 我想经营一个生存的随机森林。 R包装

苏里维瓦尔分析）。

r random-forest large-data survival
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R：x [[JJ]] [ISEQ]<- vjj : replacement has lenght zero (Library SpatialML::rgf)

<- vjj :

r geospatial random-forest weighted geographic-distance
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随机森林回归中的树木 我正在学习随机森林回归模型。我知道它形成了许多树（模型），然后我们可以通过平均所有树的结果来预测目标变量。我也有一个下降

例如，我有一个数据集，我可以预测人的薪水，而我只有两个输入变量是“经验年”，“绩效得分”，那么我可以使用这样的数据集形成多少个随机树？随机林木是否取决于输入变量的数量？任何好的例子都将受到高度赞赏。

machine-learning random-forest
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使用单个预测指标“ x1”的OLS线性回归，我无法解释Y-的变化 - 因此，我试图使用回归森林（即随机森林回归）找到其他重要特征。后来发现选定的“ X1”是最重要的功能。 我的数据集有〜14500个条目。我将其分为训练和测试集，比率为9：1。 我有以下问题：

试图找到重要功能时，我应该在整个数据集上运行回归森林，还是在培训数据上运行回归森林？

r machine-learning regression random-forest feature-selection
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有一种方法可以通过决策树/随机森林进行转移学习？

有一种方法可以通过决策树或随机森林模型进行转移学习？具体而言，我想知道在Python中是否有一种良好而简单的方法，该模型训练了Sci ...

python scikit-learn random-forest decision-tree
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我试图从SCI -KIT学习随机森林分类器学习并获得可疑的不良输出 - 不到1％的预测是正确的。 该模型的性能远胜于机会。 我对Python，ML和Sci-kit学习（三重鞭打）相对较新，我担心的是我缺少一些基本的东西，而不是需要微调参数。我希望更多的是退伍军人的眼睛，可以浏览代码，看看设置是否有问题。 我正在尝试根据单词出现的电子表格中的行预测行的类 - 因此，每行的输入是一个数组，表示每个单词出现多少次，例如[1 0 0 2 0 ... 1]。 我正在使用Sci -kit Learn的CountVectorizer进行此处理 - 我将包含每一行中的单词的字符串馈送，并输出单词出现阵列。 如果此输入由于某种原因不适合，那可能是出现问题的地方，但是我在网上或文档中没有发现任何情况。 现在，森林的回答大约为0.5％。 使用具有SGD分类器的完全相同的输入的产生接近80％的输入，这向我表明，我正在做的预处理和矢量化很好 - 这是针对RF分类器的特定的。 我的第一个反应是寻找过度拟合，但是即使我在the training

python machine-learning scikit-learn random-forest
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我使用scikit-learn与分层的简历比较某些分类器。 我正在计算：准确性，回忆，AUC。

python machine-learning scikit-learn random-forest
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不同的结果（种子）用于Sklearn Random Forest

python machine-learning scikit-learn random-forest random-seed
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GRIDSEACHCV自定义利润函数带有错误：缺少1所需的位置参数：'y'

我的代码是我的代码：

python classification random-forest gridsearchcv make-scorer
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解释 TensorFlow 决策森林中的变量重要性方法 Python

python 中的 TF-DF 包允许您训练随机森林回归模型并确定训练过程中使用的变量的重要性。它提供了多种计算方法...

python tensorflow machine-learning random-forest tensorflow-decision-forests
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如何检查模型对于随机森林是否过度拟合？

我已经为数据集实现了随机森林，并且平衡了数据，我使用了 80-10-10、70-15-15、60-20-20 和 80-20 方法。我还使用了特征重要性并使用了 10 个 imp 特征...

machine-learning classification random-forest supervised-learning
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随机森林分类weka

属性已保存在 csv 文件的 11 列中。如果列的顺序发生变化，随机森林和随机树每次都会给出不同的精度吗？

machine-learning weka random-forest
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修改随机森林以始终在每次分割时评估某些特征

我正在尝试更改随机森林分类器的功能。虽然通常会为每次分割随机选择特征，但我希望在每次分割时评估一个特定特征。我知道...

r c machine-learning random-forest
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partykit：在 cforest 上使用 varimp 获取包含 NA 值的数据集时出错

我想估计变量在解释响应变量时的相对重要性（“dep_var”，基于 4 点李克特量表的数值变量）。我最感兴趣的是相关...

r random-forest feature-selection partykit
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随机森林多类并不能提高准确性

我正在制作一个随机森林多分类器模型。基本上有数百个家庭有 200 多个特征，根据这些特征，我必须将它们分类为{1，...

python machine-learning random-forest multiclass-classification
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如何提高随机森林多类分类模型的性能？

我正在研究多类别分类，根据客户的购买行为和人口统计数据将客户分为 3 个不同的类别。我不能完全透露数据集，但在

python machine-learning scikit-learn random-forest
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