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。
我正在尝试使用scikit-learn Python库在不平衡数据集上拟合随机森林分类器。我的目标是获得或多或少相同的召回和精确值,并且这样做,......
我已根据以下内容在我的数据框中进行了一项功能选择:https://towardsdatascience.com/feature-selection-using-random-forest-26d7b747597f第7部分,用于绘制重要性的分布,...
这是未知领域,如果问题不明确,请告诉我。我正试图用随心所欲的随机森林。我有一个大约160个观测数据集,其中60/160重复...
我最初通过组合所有数据文件来解决Telstra网络中断问题。我有480多列,之后我做了一个热门编码,我的列变成大约1568.现在......
在随机森林中,您可以在每个节点中选择m个特征,而不是完整的特征集。据说这会使预测因子脱相关。我直观地了解它,但是有任何统计数字背后......
我是R的新手(第2天),他的任务是建造一片随意的森林。每个随机森林将使用不同的训练集建造,我们将把所有的森林结合起来......
来自sklearn初学者的问题,请指教。我使用以下参数训练RandomForestClassifier模型:n_estimators = 32,criterion ='gini',max_depth = 380,这...
问题我正在试图模仿鸟瞰森林的图像,所以我需要在画布上随机生成绿色形状。但是,我希望这些形状是随机的团块......
对于cross_val_score和.score,回归评分结果显着不同
我正在运行RandomForestRegressor()。我正在使用R平方进行得分。为什么我使用.score与cross_val_score得到截然不同的结果?以下是相关代码:X = df.drop(['y_var'],...
假设我决定使用整体方法 - 如果它有所不同,我们将使用虹膜数据集。在可用的集合技术中,我们将专注于并行方法,从那些我们将......
虽然测试集的预测非常低,但使用R中的randomForest可以使用训练集来确定变量的重要性吗?
我在R中使用randomForest,我有一个R ^ 2为0.94的训练模型,但是,测试数据的预测能力非常低。我想知道我是否仍然可以使用这种培训模式......
我是Random Forests的新手,我有一个关于回归的问题。我正在使用R包randomForests来计算RF模型。我的最终目标是选择一组对预测...
如何打印随机森林的决策路径而不是特定样本的随机森林中的单个树的路径。将numpy作为np导入pandas导入为sklearn.datasets导入的pd ...
我很难理解如何构建ROC曲线,现在我得出的结论是,我可能没有正确地创建模型。我在数据集中运行了一个随机森林模型......
我正在尝试提取我使用PySpark训练的随机森林对象的类概率。但是,我没有在文档中的任何地方看到它的示例,也不是一种...的方法。
我有数字和二进制响应的功能。我正在尝试构建集合决策树,例如随机森林和渐变提升树。但是,我收到一个错误。我转载了......
我试图想象我的RandomForestClassifier的结果帮助我弄清楚这个错误我的模型已经训练,所以我不明白为什么我得到这个。 rfc = RandomForestClassifier(...
随机森林的ROC曲线使用R中的pROC拟合对象,以使用正或负“投票”作为预测器
肥胖是二元反应变量,1表示肥胖,0表示不肥胖。体重是一个连续的预测因子。使用RF对肥胖进行分类:library(randomFores)rf
我正在使用randomForest包来分类不同预测变量的栅格堆栈。分类工作正常,但我也想检索类概率。用我的代码我只得到一个......