প্রশ্ন ট্যাগ «random-forest»

ইনপুট বৈশিষ্ট্য এবং আউটপুটগুলির সাথে আমার একাধিক আউটপুট রিগ্রেশন সমস্যা রয়েছে । আউটপুটগুলির একটি জটিল, অ-রৈখিক পারস্পরিক সম্পর্ক কাঠামো রয়েছে।ঘএক্সঘএক্সd_xঘYঘYd_y রিগ্রেশন করতে আমি এলোমেলো বন ব্যবহার করতে চাই। যতদূর আমি বলতে পারি, রিগ্রেশনের জন্য এলোমেলো বনগুলি কেবল একটি একক আউটপুট নিয়ে কাজ করে, তাই আমাকে র্যান্ডম বনগুলি - প্রতিটি আউটপুটের …

23 regression  multivariate-analysis  random-forest 

আমি এমনকি নিশ্চিত নই যে প্রশ্নটি বেশি অর্থবোধ করে, তবে আমি মনে করি যে আমি বেশ কয়েকটি কাগজপত্র দেখেছি যেখানে তারা এলোমেলো প্রভাব সহ এলোমেলো বন প্রস্তাব করেছিল। এটি কি আর-তে সম্ভব?

22 r  random-forest  random-effects-model 

আর এর এলোমেলো প্যাকেজ 32 টিরও বেশি স্তরের সাথে ফ্যাক্টর পরিচালনা করতে পারে না। যখন এটি 32 টিরও বেশি স্তরের দেওয়া হয় তখন এটি একটি ত্রুটি বার্তা প্রকাশ করে: 32 টিরও বেশি বিভাগ সহ শ্রেণিবদ্ধ ভবিষ্যদ্বাণী পরিচালনা করতে পারে না। তবে আমার কাছে থাকা ডেটাতে কয়েকটি কারণ রয়েছে। এর মধ্যে …

22 r  random-forest  many-categories 

এই প্রশ্নটি স্ট্যাক ওভারফ্লো থেকে স্থানান্তরিত হয়েছিল কারণ ক্রস ভ্যালিডেটে উত্তর দেওয়া যেতে পারে। ৫ বছর আগে হিজরত হয়েছে । আমি আংশিক নির্ভরতা প্লটগুলির উপর অন্যান্য বিষয়ের মাধ্যমে পড়েছি এবং তাদের বেশিরভাগের উপর আপনি কীভাবে প্রকৃতপক্ষে বিভিন্ন প্যাকেজগুলি দিয়ে প্লট করেছেন, কীভাবে আপনি সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করতে পারেন তা নয়, সুতরাং: …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

আমি একটি কাগল প্রতিযোগিতার বিজয়ী সমাধানের প্রতিবেদনটি পড়ছিলাম ( ম্যালওয়্যার শ্রেণিবিন্যাস )। প্রতিবেদনটি এই ফোরামের পোস্টে পাওয়া যাবে । সমস্যাটি ছিল একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা (নয়টি ক্লাস, মেট্রিকটি লোগারিথমিক ক্ষতি) ট্রেনের সেটটিতে 10000 উপাদান, পরীক্ষার সেটে 10000 উপাদান রয়েছে। প্রতিযোগিতার সময়, পরীক্ষাগুলির 30% বিপরীতে মডেলগুলি মূল্যায়ন করা হয়েছিল। আর একটি গুরুত্বপূর্ণ …

21 machine-learning  random-forest  boosting  overfitting  semi-supervised 

আমি 5 টি স্বাধীন ভেরিয়েবল সহ ডেটা সেটে একটি ওএলএস রিগ্রেশন মডেল চালিয়েছিলাম। স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবল উভয়ই অবিচ্ছিন্ন এবং রৈখিকভাবে সম্পর্কিত। আর স্কয়ারটি প্রায় 99.3%। কিন্তু যখন আমি আর এলোমেলো বন ব্যবহার করে একই চালনা করি তখন আমার ফলাফলটি '% ভার ব্যাখ্যা করেছে: 88.42'। কেন এলোমেলোভাবে বনজ ফলাফল …

21 r  regression  random-forest 

আর প্যাকেজটি এলোমেলোভাবে পোস্ট করাতে ভুল সংশোধনের ব্যয়টি নিয়ন্ত্রণ করা কি সম্ভব ? আমার নিজের কাজে মিথ্যা নেতিবাচক (যেমন, কোনও ব্যক্তির কোনও রোগ হতে পারে এমন ভুলের মধ্যে অনুপস্থিত) মিথ্যা ধনাত্মক চেয়ে অনেক বেশি ব্যয়বহুল। প্যাকেজ rpart ব্যবহারকারীকে ভুলভাবে ওজনকে ভুল পদ্ধতিতে ভুলের জন্য ম্যাট্রিক্স নির্দিষ্ট করে ভুল সংশোধন ব্যয়গুলি …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

শ্রেণিবিন্যাসের জন্য মূল ডেটাসেটকে প্রশিক্ষণে এবং পরীক্ষার সেটে বিভক্ত করার সময়, এলোমেলো নমুনার পরিবর্তে স্তরিত নমুনা ব্যবহারের কোনও / কিছু সুবিধা রয়েছে কিনা তা আমি জানতে চাই। এছাড়াও, স্তরযুক্ত নমুনা কি এলোমেলো নমুনার চেয়ে শ্রেণিবদ্ধে আরও পক্ষপাত প্রবর্তন করে? অ্যাপ্লিকেশন, যার জন্য আমি ডেটা প্রস্তুতির জন্য স্তরিত নমুনা ব্যবহার করতে …

21 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

নোড সাইজ বলতে কী বোঝায় ঠিক বুঝতে পারছি না। আমি জানি সিদ্ধান্ত নোড কী, তবে নোডের আকার কী নয়।

20 machine-learning  random-forest  bagging 

আমি ডেটামাইনিং / মেশিন লার্নিং / ইত্যাদি ক্ষেত্রে একরকম নতুন এবং পূর্বাভাস উন্নত করতে একই মডেলের একাধিক মডেল এবং রানগুলি একত্রিত করার কয়েকটি উপায় সম্পর্কে পড়ছেন। দু'টি কাগজপত্র পড়ার থেকে আমার ধারণা (যা প্রায়শই আকর্ষণীয় এবং তাত্ত্বিক এবং গ্রীক বর্ণগুলিতে দুর্দান্ত তবে কোড এবং প্রকৃত উদাহরণগুলির সাথে সংক্ষিপ্ত) হয় যে …

20 r  random-forest  k-nearest-neighbour  ensemble 

আমি এলোমেলো বনের বিশেষজ্ঞ নই তবে আমি স্পষ্টভাবে বুঝতে পারি যে এলোমেলো বন সম্পর্কিত মূল বিষয় হ'ল (এলোমেলো) গাছ উত্পন্ন। আপনি কীভাবে গাছগুলি উত্পন্ন হয় তা আমাকে ব্যাখ্যা করতে পারেন? (অর্থাত্ বৃক্ষ উত্পন্নকরণের জন্য ব্যবহৃত বিতরণ কী?) আগাম ধন্যবাদ !

20 machine-learning  r  algorithms  cart  random-forest 

আমি সাইকিট-শিখার সাথে এলোমেলো বন নিয়ে পরীক্ষা নিরীক্ষা করছি এবং আমি আমার প্রশিক্ষণের সেটটির দুর্দান্ত ফলাফল পাচ্ছি, তবে আমার পরীক্ষার সেটে তুলনামূলকভাবে খারাপ ফলাফল ... এই সমস্যাটি (পোকার দ্বারা অনুপ্রাণিত) যা আমি সমাধান করার চেষ্টা করছি: এখানে দেওয়া খেলোয়াড় এ এর ​​গর্ত কার্ড, প্লেয়ার বি এর গর্ত কার্ড এবং একটি …

19 classification  random-forest  scikit-learn 

যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি, কোনও মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমটিতে, মডেলটিকে তার অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে হবে, যখন মডেলটি নতুন ক্ষেত্রেগুলির জন্য ভুল ভবিষ্যদ্বাণী দেয়, অবশ্যই এটি নতুন পর্যবেক্ষণের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে হবে এবং সময়ের সাথে সাথে, মডেলটি আরও উন্নততর হয়ে উঠবে । আমি দেখতে পাই না যে লজিস্টিক রিগ্রেশনটির এই …

19 machine-learning  logistic  random-forest 

এলোমেলো বনগুলি রিগ্রেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। যাইহোক, আমি যা বুঝি সেগুলি থেকে তারা প্রতিটি পাতায় একটি গড় লক্ষ্যমাত্রা নির্ধারণ করে। যেহেতু প্রতিটি গাছে কেবল সীমিত পাতাগুলি রয়েছে, কেবলমাত্র নির্দিষ্ট মান রয়েছে যা লক্ষ্য আমাদের রিগ্রেশন মডেল থেকে অর্জন করতে পারে। সুতরাং এটি কি কেবল 'বিচ্ছিন্ন' রিগ্রেশন নয় (ধাপে ফাংশনের মতো) …

18 regression  random-forest  cart 

ইআর কি আরও কার্যকর বাস্তবায়ন (কিছুটা Extreme Gradient Boostingগ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংয়ের মতো ) - ব্যবহারিক দৃষ্টিকোণ থেকে পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ? আর প্যাকেজ রয়েছে যা তাদের প্রয়োগ করে। এটি কি নতুন অ্যালগরিদম যা "জেনেরিক" বাস্তবায়ন (আর থেকে র‌্যান্ডমফোরেস্ট প্যাকেজ) কেবল দক্ষতার ক্ষেত্রেই নয় বা অন্য কোনও ক্ষেত্রেও কাটিয়ে উঠেছে? চরম র্যান্ডম ফরেস্ট http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10994-006-6226-1

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest