প্রশ্ন ট্যাগ «random-forest»

আমি RandomForestআর প্যাকেজটি ব্যবহার করছি এবং তাদের আংশিক নির্ভরতা প্লটে কীভাবে ওয়াই-অক্ষের মানগুলি ব্যাখ্যা করব তা নিয়ে বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি । সহায়তা দস্তাবেজগুলি জানিয়েছে যে প্লটটি একটি "শ্রেণীর সম্ভাবনার উপর চলকটির প্রান্তিক প্রভাবের গ্রাফিকাল চিত্রণ"। তবে, y-axis ঠিক কী উপস্থাপন করে তা নিয়ে আমি এখনও বিভ্রান্ত। বিশেষত, নেতিবাচক মানগুলির অর্থ …

13 r  interpretation  random-forest  partial-plot 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

ভবিষ্যতে আর্থিক টাইমসারিগুলি 1 বা আরও বেশি পদক্ষেপের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং কীভাবে ব্যবহার করতে হয় সে সম্পর্কে আমি উপলব্ধি করার চেষ্টা করছি। আমার কিছু বর্ণনামূলক ডেটা সহ একটি আর্থিক টাইমরিজ রয়েছে এবং আমি একটি মডেল তৈরি করতে চাই এবং তারপরে মডেলটি n-steps এর পূর্বে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করতে …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

একটি এলোমেলো অরণ্য গণনা তথ্য যথাযথভাবে পূর্বাভাস প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে? এটি কীভাবে এগিয়ে যাবে? আমার কাছে মানগুলির বিস্তৃত পরিসর রয়েছে সুতরাং শ্রেণিবিন্যাসটি সত্যিকার অর্থে আসে না। আমি যদি রিগ্রেশন ব্যবহার করতাম তবে আমি কী ফলাফলগুলি ছাঁটাই করব? আমি এখানে বেশ হারিয়ে গেছি। কোন ধারনা?

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

আমার বোধগম্য প্রতিটি সিদ্ধান্ত গাছ তৈরির জন্য এলোমেলোভাবে বন ছাঁটাই এলোমেলোভাবে বুনে try সুতরাং যদি মিট্রি = এনসিএল / 3 তবে প্রতিটি ভেরিয়েবলগুলি গড়ে ১/৩ টি গাছ ব্যবহার করা হবে। এবং 2/3 টি গাছ তাদের ব্যবহার করবে না। তবে আমি যদি জানি যে একটি একক পরিবর্তনশীল সম্ভবত খুব গুরুত্বপূর্ণ, তবে …

12 r  random-forest  parameterization 

আমি আর এ র্যান্ডমফোরস্ট প্যাকেজটি ব্যবহার করছি এবং আইরিস ডেটা ব্যবহার করছি , উত্পন্ন এলোমেলো বন একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ তবে যখন আমি প্রায় 700 টি বৈশিষ্ট্যযুক্ত ডেটাসেট ব্যবহার করি (বৈশিষ্ট্যগুলি প্রতিটি 28x28 পিক্সেলের চিত্রের প্রতিটি পিক্সেলের হয়) এবং লেবেল কলামটির নাম দেওয়া হয় label, randomForestউত্পন্ন হয় প্রতিরোধ। আমি নিম্নলিখিত লাইনটি ব্যবহার …

12 r  random-forest 

সাম্প্রতিক কাগল প্রতিযোগিতার জন্য, আমি (ম্যানুয়ালি) আমার প্রশিক্ষণ সংস্থার জন্য 10 টি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য সংজ্ঞায়িত করেছি, যা পরে এলোমেলো বন শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হবে। তারা একে অপরের সাথে কীভাবে তুলনা করে তা দেখার জন্য আমি নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি সহ ডেটাসেটে পিসিএ চালানোর সিদ্ধান্ত নিয়েছি। আমি দেখেছি যে ~ 98% …

12 classification  pca  random-forest 

কোন এলোমেলো বন গাছের জন্য ভাল ব্যয়ের কাজ: গিনি সূচক বা এন্ট্রপি? আমি ক্লোজুরে এলোমেলো বন বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি।

12 classification  random-forest  cart 

আমি পথচারী সনাক্তকরণ নামক কার্যটি সমাধান করার চেষ্টা করছি এবং আমি বাইনারি ক্লাসিফারকে দুটি বিভাগের ধনাত্মক - লোক, নেতিবাচক - পটভূমিতে প্রশিক্ষণ দিই। আমার ডেটাসেট রয়েছে: ধনাত্মক সংখ্যা = 3752 নেতিবাচক সংখ্যা = 3800 আমি ট্রেন-পরীক্ষার বিভাজন 80 \ 20% এবং র‌্যান্ডমফোরস্টক্লাসিফায়ার ফর্মটি প্যারামিটার সহ বিজ্ঞান-শিখুন : RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=50, n_jobs= …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

আমি 10x10CV দিয়ে একটি র্যান্ডমফোরস্ট অবজেক্ট প্রশিক্ষণের জন্য ক্যারেট প্যাকেজটি ব্যবহার করি। library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) এর পরে, আমি একটি টেস্টসেটে নতুন র্যান্ডমফোরস্টটি পরীক্ষা করি (নতুন ডেটা) RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet) কনফিউশন ম্যাট্রিক্স আমাকে দেখায়, যে মডেলটি …

12 r  random-forest  prediction  caret 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন। আমি একই ডেটাসেটে লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং এলোমেলো বন প্রয়োগ করেছি। সুতরাং আমি পরিবর্তনশীল গুরুত্ব (লজিস্টিক রিগ্রেশন জন্য নিখুঁত সহগ এবং এলোমেলো বনের জন্য পরিবর্তনশীল গুরুত্ব) পাই। আমি চূড়ান্ত পরিবর্তনশীল গুরুত্ব পেতে দুটিকে একত্রিত করার জন্য ভাবছি। কেউ কি তার অভিজ্ঞতা শেয়ার করতে পারবেন? আমি ব্যাগিং, বুস্টিং, …

12 machine-learning  logistic  random-forest 

কয়েক হাজার বৈশিষ্ট্যযুক্ত আমার কাছে ডেটা রয়েছে এবং আমি তথ্যবিরোধীগুলি অপসারণ করতে পুনরাবৃত্ত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন (আরএফই) করতে চাই। আমি ক্যারেট এবং আরএফই দিয়ে এটি করি। যাইহোক, আমি ভাবতে শুরু করেছিলাম, যদি আমি সেরা রিগ্রেশন ফিট ফিট করতে চাই (উদাহরণস্বরূপ এলোমেলো বন), আমি কখন পরামিতি টিউনিং করব (আরএফের mtryজন্য)? এটি, যেমন …

12 regression  feature-selection  random-forest  caret 

সুতরাং, আমি প্রায় 60 x 1000 এর একটি ম্যাট্রিক্স পেয়েছি I'm আমি এটিকে 1000 বৈশিষ্ট্যযুক্ত 60 টি অবজেক্ট হিসাবে দেখছি; 60 টি বস্তু 3 টি শ্রেণিতে বিভক্ত করা হয়েছে (ক, খ, সি)। প্রতিটি শ্রেণিতে 20 টি জিনিস এবং আমরা প্রকৃত শ্রেণিবিন্যাস জানি। আমি 60 টি প্রশিক্ষণের উদাহরণের এই সেটটিতে তদারকি …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

আমি মনে করি এটি একটি সরল প্রশ্ন, যদিও কেন বা কেন হবে না এর পিছনে যুক্তি। আমি জিজ্ঞাসার কারণটি হ'ল আমি সম্প্রতি একটি আরএফের নিজস্ব বাস্তবায়ন লিখেছি এবং যদিও এটি দুর্দান্তভাবে সম্পাদন করে তবে এটি আমার যেমনটি প্রত্যাশা করা হয়েছিল তেমন পারফরম্যান্স করছে না ( কাগল ফটো কোয়ালিটি প্রিডিকশন প্রতিযোগিতার …

12 algorithms  random-forest  cart 

আমি লক্ষ করেছি যে র্যান্ডম ফরেস্ট রিগ্রেশন মডেলগুলি তৈরি করার সময়, কমপক্ষে R, পূর্বাভাসিত মান কখনই প্রশিক্ষণের ডেটাতে দেখা টার্গেট ভেরিয়েবলের সর্বাধিক মানের বেশি হয় না। উদাহরণ হিসাবে, নীচের কোডটি দেখুন। আমি ডেটার mpgউপর ভিত্তি করে পূর্বাভাস দিতে একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করছি mtcars। আমি ওএলএস এবং এলোমেলো বন মডেল …

12 r  random-forest