প্রশ্ন ট্যাগ «random-forest»

ডিসেম্যান্ড ট্রিস (টিটি) এর একটি সংঘবদ্ধ দ্বারা একটি র্যান্ডম ফরেস্ট (আরএফ) তৈরি করা হয়েছে। ব্যাগিং ব্যবহার করে প্রতিটি ডিটি আলাদা ডেটা উপসেটে প্রশিক্ষিত হয়। সুতরাং, নতুন উপাত্তে আরও সিদ্ধান্তের সংযোজন যুক্ত করে কোনও অন-লাইনের এলোমেলো বন কার্যকর করার কোনও উপায় আছে কি? উদাহরণস্বরূপ, আমাদের 10 কে স্যাম্পল রয়েছে এবং 10 …

13 random-forest  online-learning 

রিগ্রেশন সমস্যার জন্য কিছু অভিজ্ঞতাবাদী বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করার জন্য আমি র্যান্ডম অরণ্য থেকে বৈশিষ্ট্য আমদানি ব্যবহার করার চেষ্টা করছিলাম যেখানে সমস্ত বৈশিষ্ট্যগুলি শ্রেণিবদ্ধ এবং তাদের অনেকের অনেকগুলি স্তর রয়েছে (100-1000 এর ক্রম অনুসারে)। এক-হট এনকোডিং প্রতিটি স্তরের জন্য একটি ডামি ভেরিয়েবল তৈরি করে এই বৈশিষ্ট্যটি আমদানি প্রতিটি স্তরের জন্য এবং …

12 scikit-learn  feature-selection  random-forest  xgboost  categorical-data 

আমি এলোমেলো বনগুলিতে সাইকিট-লার্ন সহ বৈশিষ্ট্য আমদানির প্লট করেছি । এলোমেলো বন ব্যবহার করে পূর্বাভাস উন্নত করতে, কীভাবে আমি বৈশিষ্ট্যগুলি অপসারণের জন্য প্লটের তথ্য ব্যবহার করতে পারি? অর্থাৎ কীভাবে স্পট তথ্যের উপর ভিত্তি করে কোনও বৈশিষ্ট্য অকার্যকর বা এলোমেলো বনগুলির কর্মক্ষমতা আরও খারাপ হ্রাস কিনা তা স্পষ্ট করবেন কীভাবে? প্লটটি …

12 feature-selection  random-forest  scikit-learn 

আমার ব্যবহার করা উচিত ন্যূনতম, সর্বাধিক এবং "যুক্তিসঙ্গত" পরিমাণগুলির সাথে সম্পর্কিত কোনও নিয়ামক (বা প্রকৃত নিয়ম) কি আছে? বিশেষত আমি টেনসরফ্লো এবং num_unitsসম্পত্তি থেকে বেসিকএলএসটিএমসেল সম্পর্কিত করছি । অনুগ্রহ করে ধরে নিই যে আমার দ্বারা শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যা রয়েছে: t - number of time steps n - length of input vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

র‌্যান্ডম ফরেস্ট অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে আমার প্রশিক্ষণের ডেটাসেটের যথার্থতা খুঁজে পাওয়া দরকার। তবে আমার ডেটা সেটের ধরণটি উভয় শ্রেণিবদ্ধ এবং সংখ্যাসূচক। আমি যখন এই ডেটা ফিট করার চেষ্টা করেছি, তখন আমি একটি ত্রুটি পেয়েছি। 'ইনপুটটিতে NaN, অনন্ত বা dtype (' float32 ')' এর চেয়ে খুব বড় একটি মান রয়েছে। সমস্যা …

12 python  data-mining  random-forest 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন প্রোটোটাইপ করছি এবং কিছু উত্পন্ন বাক্যগুলিতে বিভ্রান্তি গণনা করতে আমার একটি ভাষা মডেল প্রয়োজন। অজগরটিতে কি আমি সহজেই ব্যবহার করতে পারি এমন কোনও প্রশিক্ষিত ভাষার মডেল রয়েছে? কিছু সাধারণ মত model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

আমি সবেমাত্র কগনিটিভ ক্লাস.ইয়ের উপর আর কোর্সের জন্য মেশিন লার্নিং শেষ করেছি এবং র্যান্ডম ফরেস্টের সাথে পরীক্ষা শুরু করেছি। আমি আর এ "র্যান্ডমফোরস্ট" লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি মডেল তৈরি করেছি। মডেলটি ভাল এবং খারাপ দুটি শ্রেণি দ্বারা শ্রেণিবদ্ধ করে। আমি জানি যে কোনও মডেল যখন ওভারফিট হয়, তখন এটি তার …

11 r  random-forest  prediction  overfitting 

তথ্য অন্তর্ভুক্তী: -> টি শার্টের বৈশিষ্ট্য (রঙ, লোগো ইত্যাদি)XXX -> লাভের মার্জিনYYY আমি উপরের এবং ওয়াই এ এলোমেলোভাবে বন প্রশিক্ষিত করেছি এবং পরীক্ষার ডেটাতে যুক্তিসঙ্গত নির্ভুলতা অর্জন করেছি। সুতরাং, আমি আছেXXXYYY ।P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X) এখন, আমি খুঁজে পেতে চাই অর্থাৎ এক্স বৈশিষ্ট্যগুলির সম্ভাব্যতা বন্টন প্রদত্ত আমি এই লাভের প্রান্তিকের প্রত্যাশা করছি।P(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)XXX আমি …

11 machine-learning  random-forest  generative-models 

আমার কাছে একটি ডেটাসেট রয়েছে যাতে বাইনারি শ্রেণির বৈশিষ্ট্য রয়েছে। ক্লাস +1 (ক্যান্সার ধনাত্মক) সহ 623 টি উদাহরণ এবং শ্রেণি -1 (ক্যান্সার নেতিবাচক) সহ 101,671 টি দৃষ্টান্ত রয়েছে। আমি বিভিন্ন অ্যালগরিদম চেষ্টা করেছি (নাইভ বেইস, র‌্যান্ডম ফরেস্ট, এওডিই, সি 4.5) এবং তাদের সকলের কাছে অগ্রহণযোগ্য মিথ্যা নেতিবাচক অনুপাত রয়েছে। র‌্যান্ডম …

11 classification  random-forest  decision-trees  unbalanced-classes 

আমি এলোমেলো বনাঞ্চলে ওভারফিটিং এড়াতে চাই। এই ক্ষেত্রে, আমি কদাচিৎ, নোডসাইজ এবং ম্যাক্সনোড ইত্যাদি ব্যবহার করার ইচ্ছা করি আপনি কি দয়া করে আমাকে এই পরামিতিগুলির জন্য মানগুলি চয়ন করতে সহায়তা করতে পারেন? আমি আর ব্যবহার করছি এছাড়াও, যদি সম্ভব হয় তবে দয়া করে আমাকে বলুন কীভাবে আমি এলোমেলো অরণ্যের (আর …

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি আরও ফোকাস করা প্রয়োজন । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি কেবলমাত্র এই পোস্টটি সম্পাদনা করে একটি সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । 5 বছর আগে বন্ধ । দেখে মনে হয় বেশিরভাগ ভাষায় বেশ কয়েকটি বৈজ্ঞানিক …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

বৈশিষ্ট্যগুলি র‌্যাঙ্ক করার জন্য লাসো প্রয়োগ করেছেন এবং নিম্নলিখিত ফলাফল পেয়েছেন: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 নোট করুন যে ডেটা সেটটিতে 3 টি লেবেল রয়েছে। বিভিন্ন লেবেলের বৈশিষ্ট্যগুলির র‌্যাঙ্কিং একই। তারপরে একই তথ্য সেটটিতে এলোমেলো বন প্রয়োগ করা হয়েছে: rank feature score …

9 feature-selection  random-forest  linear-regression 

আমি পাইথন (র্যান্ডম ফরেস্ট রেজিস্ট্রার) এর সাইকিট লার্নের সাথে একটি পূর্বাভাস মডেল প্রশিক্ষণ দিয়েছি এবং ম্যানুয়াল পূর্বাভাসের জন্য একটি এক্সেল সরঞ্জাম তৈরি করতে আমি প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের ওজন একরকম বের করতে চাই। আমি যে জিনিসটি পেয়েছি তা হ'ল model.feature_importances_তবে এটি কোনও লাভ করে না। এটি অর্জন করার কোনও উপায় আছে কি? …

9 python  predictive-modeling  regression  random-forest  scikit-learn 

আমি randomForest()প্রায় 20 পূর্বাভাসকারী এবং 600 কে সারি সহ 1000 টি গাছ এবং ডেটা ফ্রেম ব্যবহার করে আর এ এলোমেলো বন মডেলগুলি প্রশিক্ষণ দিচ্ছি । আমার ল্যাপটপে সবকিছু ঠিকঠাক কাজ করে, তবে যখন আমি একই জিনিস চালানোর জন্য ই্যাক 2 তে অ্যামাজনে চলে যাই তখন আমি ত্রুটি পেয়েছি: Error: cannot …

9 r  random-forest