random-forest

7Nhiệt

5Trả lời

R randomForest để phân loại

Tôi đang cố gắng để phân loại với randomForest, nhưng tôi liên tục nhận được một thông báo lỗi mà dường như không có giải pháp rõ ràng (randomForest đã làm việc tốt cho tôi làm hồi quy trong quá khứ).

r classification data-analysis random-forest 2013-01-03

---

5Nhiệt

2Trả lời

Rắc rối tìm hiểu đầu ra từ rừng ngẫu nhiên scikit

Nói rằng tôi có một tập dữ liệu như thế này: 5.9;0.645;0.12;2;0.075;32;44;0.99547;3.57;0.71;10.2;5 6;0.31;0.47;3.6;0.067;18;42;0.99549;3.39;0.66;11;6 nơi 11 cột 1 cho thấy tính năng (axit, clorua,

python machine-learning scikit-learn random-forest 2013-01-08

---

5Nhiệt

3Trả lời

Python Scikit Random Forest Regressor Lỗi

Tôi đang cố gắng tải dữ liệu đào tạo và kiểm tra từ một csv, chạy bộ hồi quy rừng ngẫu nhiên trong scikit/sklearn, và sau đó dự đoán đầu ra từ tệp thử nghiệm. Tệp TrainLoanData.csv chứa 5 cột; cột đầu

python machine-learning scipy scikit-learn random-forest 2013-01-09

---

15Nhiệt

1Trả lời

Numpy Array Nhận chỉ số hàng đang tìm kiếm theo một hàng

Tôi mới đến numpy và tôi đang thực hiện phân cụm với rừng ngẫu nhiên trong python. Câu hỏi của tôi là: Làm cách nào tôi có thể tìm thấy chỉ mục của hàng chính xác trong một mảng? Ví dụ [[ 0. 5. 2.] [

python arrays numpy random-forest 2013-09-20

---

6Nhiệt

1Trả lời

R không thể tìm thấy chức năng cụ thể trong gói

Tôi đang sử dụng gói randomForest (v 4.6-7) trong R (v 2.15.3) và có thể dễ dàng sử dụng hàm randomForest để tạo mô hình. Tuy nhiên, khi tôi cố gắng dự đoán về bộ thử nghiệm của tôi, hàm predict_đa_bạ

r random-forest 2013-06-21

---

5Nhiệt

2Trả lời

Phương pháp hồi quy nào phù hợp với các tính năng có giá trị nhị phân và đầu ra liên tục?

Tôi muốn xây dựng mô hình học máy để hồi quy về đầu ra liên tục cho các tính năng có giá trị nhị phân (0,1). kích thước của vấn đề của tôi là khoảng 200. phương pháp nào có vẻ phù hợp với loại vấn đề

machine-learning static-analysis regression svm random-forest 2013-05-07

---

5Nhiệt

1Trả lời

mức yếu tố mới không có mặt trong các dữ liệu huấn luyện

Khi cố gắng sử dụng đầu ra của randomForest để phân loại dữ liệu mới (hoặc thậm chí dữ liệu huấn luyện ban đầu), tôi nhận được lỗi sau: > res.rf5 <- predict(model.rf5, train.rf5) Error in predict.ran

r random-forest 2013-06-27

---

5Nhiệt

1Trả lời

Số quan sát tối thiểu khi thực hiện Rừng Ngẫu nhiên

Có thể áp dụng RandomForests cho các tập dữ liệu rất nhỏ không? Tôi có tập dữ liệu với nhiều biến nhưng chỉ có 25 biến quan sát. Rừng ngẫu nhiên tạo ra kết quả hợp lý với sai số OOB thấp (10-25%). Có

machine-learning random-forest sample-size 2013-07-09

---

6Nhiệt

2Trả lời

OpenCV Đào tạo rừng ngẫu nhiên lặp lại

Tôi đang sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên làm trình phân loại dự án luận án của mình. Bộ đào tạo bao gồm hàng nghìn hình ảnh và mỗi hình ảnh về 2000 pixel được lấy mẫu. Đối với mỗi pixel, tôi có hàn

opencv machine-learning random-forest training-data 2012-11-05

---

57Nhiệt

4Trả lời

Tính năng feature_importances trong RandomForestClassifier được xác định như thế nào?

Tôi có nhiệm vụ phân loại với chuỗi thời gian làm đầu vào dữ liệu, trong đó mỗi thuộc tính (n = 23) đại diện cho một thời điểm cụ thể. Bên cạnh kết quả phân loại tuyệt đối tôi muốn tìm hiểu, các thuộc

scikit-learn random-forest feature-selection 2013-04-04

---