প্রশ্ন ট্যাগ «random-forest»

আমি একটি কাগজ মিলের পারফরম্যান্স সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে আরএফ রিগ্রেশনকে কাজে লাগানোর চেষ্টা করছি। আমার কাছে ইনপুটগুলির জন্য (কাঠের সজ্জার হার এবং পরিমাণ ইত্যাদি ...) পাশাপাশি মেশিনের কার্য সম্পাদনের জন্য (কাগজ উত্পাদিত, মেশিন দ্বারা উত্পাদিত শক্তি) মিনিট মিনিট ডেটা রয়েছে এবং আমি 10 মিনিট পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি এগিয়ে কর্মক্ষমতা …

10 time-series  forecasting  cross-validation  random-forest  autoregressive 

আমি 2 টি দলের মধ্যে নমুনা শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য এলোমেলো বনের দক্ষতার পরীক্ষা করার চেষ্টা করছি; শ্রেণিবিন্যাসের জন্য 54 টি নমুনা এবং ভেরিয়েবলের বিবিধ সংখ্যা রয়েছে। আমি ভাবছিলাম যে আমি 50 কে গাছ ব্যবহার করার পরেও কেন আউট-অফ-ব্যাগের (OOB) অনুমানগুলি একে অপরের থেকে 5% হিসাবে আলাদা হতে পারে? এটি কি …

10 machine-learning  random-forest 

রেডিয়াল-বেস ফাংশন কার্নেল সহ সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলি একটি সাধারণ-উদ্দেশ্য তদারকি করা শ্রেণিবদ্ধকারী। যদিও আমি এই এসভিএমগুলির জন্য তাত্ত্বিক ভিত্তি এবং তাদের দৃ points় বিষয়গুলি জানি, তবে আমি সেসব ক্ষেত্রে সচেতন নই যেখানে তারা পছন্দসই পদ্ধতি। সুতরাং, এমন কি এমন এক শ্রেণির সমস্যা রয়েছে যার জন্য আরবিএফ এসভিএমগুলি অন্যান্য এমএল কৌশলগুলির …

10 machine-learning  logistic  classification  svm  random-forest 

যতদূর আমি দেখেছি, মতামতগুলি সম্পর্কে এই বিষয়ে পৃথক প্রবণতা রয়েছে। সেরা অনুশীলন অবশ্যই ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করে নির্দেশ করবে (বিশেষত যদি একই ডেটাসেটের অন্যান্য অ্যালগরিদমের সাথে আরএফগুলির তুলনা করা হয়)। অন্যদিকে, মূল উত্সটি বলেছে যে মডেল প্রশিক্ষণের সময় ওওবি ত্রুটিটি গণনা করা হয় তা পরীক্ষার সেট পারফরম্যান্সের একটি সূচক যথেষ্ট। এমনকি …

10 cross-validation  random-forest  overfitting  out-of-sample 

কাগজের র‌্যান্ডম অরণ্য (ব্রেইম্যান, ১৯৯৯) এর section নং বিভাগে , লেখক নিম্নলিখিত অনুমানটি লিখেছেন: "অ্যাডাবোস্ট একটি এলোমেলো বন"। কেউ কি প্রমাণ করেছেন, বা এটিকে অস্বীকার করেছেন? 1999 এর এই পোস্টটি প্রমাণ বা অস্বীকার করার জন্য কী করা হয়েছে?

10 machine-learning  random-forest  boosting 

সাইকিত শিখতে কেন মডেল একীকরণের কৌশলটির জন্য সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোটের পরিবর্তে সম্ভাব্য ভবিষ্যদ্বাণীটি ব্যবহার করা হবে বলে কেন কোনও ব্যাখ্যা ছাড়াই (1.9.2.1। এলোমেলো বন) seems কেন এর স্পষ্ট ব্যাখ্যা আছে? র‌্যান্ডম ফরেস্ট ব্যাগিংয়ের জন্য বিভিন্ন মডেল একীকরণ কৌশলগুলির জন্য আরও ভাল কাগজ বা পর্যালোচনা নিবন্ধ আছে কি? ধন্যবাদ!

10 random-forest  python  scikit-learn  aggregation  bagging 

আমি এমন কিছু সাহিত্য পড়েছি যা এলোমেলো বনগুলি বেশি মানায় না। এটি দুর্দান্ত শোনার পরেও এটি সত্য বলে মনে হয় খুব ভাল। আরএফের পক্ষে কী পরিমাণে ফিট করা সম্ভব?

10 random-forest  overfitting 

সমস্ত প্রজাতি বিতরণ মডেলিং সাহিত্যের পরামর্শ দেয় যে সম্ভাবনাগুলি (উদাহরণস্বরূপ, র‌্যান্ডমফোরেস্টস) ছাড়িয়ে এমন একটি মডেল ব্যবহার করে কোনও প্রজাতির উপস্থিতি / অনুপস্থিতির পূর্বাভাস দেওয়ার সময়, প্রান্তিক সম্ভাব্যতার পছন্দ বাছাই করা যার দ্বারা একটি প্রজাতিকে উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা গুরুত্বপূর্ণ এবং এক হওয়া উচিত সর্বদা 0.5 এর ডিফল্ট উপর …

10 r  classification  random-forest  threshold 

প্যাকেজটির varImpসাথে র্যান্ডমফোরস্ট মডেলের জন্য কীভাবে ফাংশনটি কাজ করে তা বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে caret। নীচের উদাহরণে বৈশিষ্ট্যটি varImpভ্যার 3 ক্যারেটের ফাংশনটি ব্যবহার করে শূন্য গুরুত্ব পেয়েছে, তবে অন্তর্নিহিত র্যান্ডমফোরস্টের চূড়ান্ত মডেলটিতে বৈশিষ্ট্য ভের 3 এর জন্য শূন্য নয় importance কেন এই ক্ষেত্রে? require(randomForest) require(caret) rf <- train(x, y, method …

10 r  caret  random-forest 

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

বৃক্ষভিত্তিক নকশাকৃত পদ্ধতি যেমন র‌্যান্ডম ফরেস্ট এবং পরবর্তী ডেরাইভেটিভস (যেমন শর্তসাপেক্ষ বন) সমস্ত আপেক্ষিক পরিবর্তনশীল গুরুত্ব চিহ্নিত করার জন্য তথাকথিত "ছোট এন , লার্জ পি " সমস্যায় কার্যকর হতে পারে port সত্যই, এটি কেস হিসাবে দেখা দেয় তবে আমার প্রশ্নটি এই ক্ষমতাটি কতদূর নেওয়া যেতে পারে? কেউ কি 30 টি …

10 random-forest  small-sample  ensemble 

আমি মিডনেক্রেজএকিউরসি কলামে rfobject$importanceএবং এর importance(rfobject)মধ্যে পার্থক্য পেতে পারি না । উদাহরণ: > data("iris") > fit <- randomForest(Species~., data=iris, importance=TRUE) > fit$importance setosa versicolor virginica MeanDecreaseAccuracy MeanDecreaseGini Sepal.Length 0.027078501 0.019418330 0.040497602 0.02898837 9.173648 Sepal.Width 0.008553449 0.001962036 0.006951771 0.00575489 2.472105 Petal.Length 0.313303381 0.291818815 0.280981959 0.29216790 41.284869 Petal.Width 0.349686983 0.318527008 0.270975757 0.31054451 …

10 r  random-forest  importance 

আমার প্রায় 70 টি ভেরিয়েবলের সাথে একটি ডেটা সেট রয়েছে যা আমি কাটাতে চাই। আমি যা দেখতে চাইছি তা হল নিম্নলিখিত ফ্যাশনে সবচেয়ে দরকারী ভেরিয়েবলগুলি খুঁজে পেতে সিভি ব্যবহার করা। 1) এলোমেলোভাবে 20 ভেরিয়েবল নির্বাচন করুন। 2) সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ভেরিয়েবল চয়ন করতে stepwise/ LASSO/ lars/ ইত্যাদি ব্যবহার করুন । 3) …

10 r  cross-validation  feature-selection  random-forest  stepwise-regression 

আমি আর এ র্যান্ডমফোরস্ট প্যাকেজটি ব্যবহার করছি র্যান্ডম ফরেস্ট মডেল বিকাশের জন্য, একটি "প্রশস্ত" ডেটাসেটে অবিচ্ছিন্ন ফলাফলকে নমুনার চেয়ে আরও বেশি ভবিষ্যদ্বাণীকারী ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করার জন্য। বিশেষত, আমি একটি আরএফ মডেল ফিটিং করছি ~ 75 পূর্বাভাসকারী ভেরিয়েবলগুলির সেটটি যেটি আমার কাছে গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে হয় সেট থেকে প্রক্রিয়াটি নির্বাচন …

10 r  machine-learning  hypothesis-testing  model-selection  random-forest 

এমএনআইএসটি, সিআইএফএআর, এসটিএল -10 ইত্যাদিতে র্যান্ডম ফরেস্টের প্রয়োগের জন্য আমি কোনও সাহিত্যের সন্ধান পাইনি তাই আমি ভেবেছিলাম যে আমি নিজেই সেগুলি ক্রম- আক্রমণকারী এমএনআইএসটি দিয়ে চেষ্টা করব। ইন আর , আমি চেষ্টা: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) এটি ২ ঘন্টা চালিয়েছে এবং ২.৮% পরীক্ষার ত্রুটি পেয়েছে। আমিও চেষ্টা scikit-শিখতে , …

10 r  machine-learning  classification  random-forest  scikit-learn