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回答
基于
树
的
具有重复特征
的
不同行为算法
、
、
、
我不明白为什么我有三种不同
的
行为取决于我使用
的
分类器,即使它们应该并驾齐驱。这就是要深入探讨这个问题
的
代码:from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierplt.plot(clf2_result,label='forest')plt.legend() 前一个脚本<em
浏览 7
提问于2022-07-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
训练
随机
森林
树
的
数据
时
出现
错误
-
如何
修复
?
、
、
、
我为一个
随机
森林
模型写了这段代码。y_pred = predict(classifier, newdata = test_set[-3])cm = table(test_set[, 3], y_pred) cm 它是工作
的
,但现在下面的部分给我一个
错误
,告诉我"Error in colMeans(x,na.rm = TRUE):'x‘必须是数字“。我该
如何
修复
这两行代码呢? training_set[-3] = scale(training_set[-
浏览 29
提问于2021-05-05
得票数 0
1
回答
随机
森林
中
的
out - of - bag
错误
是什么?
、
、
、
随机
森林
中
的
out - of - bag
错误
是什么?它是
在
随机
森林
中找到正确数量
的
树
的
最佳参数吗?
浏览 1
提问于2013-08-31
得票数 71
回答已采纳
1
回答
R:如果randomForest()生成自举常量,会发生什么?
、
、
、
在
randomForest()中实现
的
算法生成自举
数据
。它有可能生成零变量。在这种情况下,这些自举常量是
在
选择mtry候选变量之前删除,还是从候选变量池中提取然后删除?与之相关
的
是,我们可以想象这样一种情况,即所有自举变量都显示为零变化。在这样
的
边缘情况下,包做了什么?
浏览 26
提问于2021-04-23
得票数 0
1
回答
R中
随机
森林
的
类重要性
、
、
我
在
R中使用randomForest pkg基于11个数值预测器来预测二进制类。
在
Hit或Miss这两个类中,Hit类更重要,即我想知道正确预测Hit
的
次数。有没有办法让Hit
在
训练
随机
森林
时
具有更高
的
重要性?目前,经过
训练
的
随机
森林
仅正确预测了7%
的
命中案例,并且肯定希望得到改进。
浏览 1
提问于2015-03-17
得票数 1
1
回答
随机
森林
对LightGBM
、
、
随机
森林
对LightGBMLightGBM和RF
在
树
的
构建方式上有所不同:顺序和结果
的
组合方式。结果表明,如果对参数进行仔细调整,GBM
的
性能要优于射频。
随机
森林
: RFs使用
随机
数据</e
浏览 0
提问于2019-11-18
得票数 9
回答已采纳
1
回答
特征与树木
森林
的
重要性是
如何
工作
的
?
、
、
有人能解释一下
如何
使用树木
森林
来评估功能重要性(feature_importances_)
的
工作原理吗?
浏览 7
提问于2017-10-20
得票数 0
2
回答
如何
绘制从使用R中
的
“插入符号”包创建
的
随机
森林
中选择
的
树
、
、
我是R方面的新手,我需要知道
如何
绘制从
随机
森林
训练
模型中选择
的
树
,该模型是使用插入符号包中
的
train ()函数创建
的
。 首先,我使用一个
训练
数据
集来使用()函数创建一个
随机
森林
的
拟合模型。创建
的
随机
森林
包含大约500棵
树
。是否有任何方法来创建一个选定
的
树
<
浏览 1
提问于2018-07-01
得票数 0
3
回答
为什么
随机
森林
是决策
树
的
一种改进?
、
假设我们有一个二进制分类问题,我们在
数据
集上构建了一个决策
树
。我
的
问题是:既然决策
树
在
每一步都会选择最佳
的
特征来分割,那么为什么
随机
森林
(也就是许多决策
树
)是
浏览 0
提问于2019-05-01
得票数 2
2
回答
为什么我们
在
随机
森林
中选择
随机
特征?
、
据我所知,
随机
森林
是树木套袋
的
程式化版本。我们选择
随机
数据
点和
随机
特征来构造
随机
森林
。但是,如果我们只使用普通版本
的
套袋,只
随机
选择
数据
点,那么我们就有了
树
,它们已经
训练
了更多
的
特征,不像样式化版本中
的
随机
森林
。由于学习具有更多
的
特征,每个个体
树
都有更多关于
浏览 0
提问于2017-07-10
得票数 4
回答已采纳
4
回答
学习
随机
森林
分类器能按
树
调整样本大小,处理类不平衡吗?
、
、
、
、
关于滑雪板
随机
森林
的
简单问题:
在
随机
森林
的
R实现(称为randomForest )中,有一个选项sampsize()。
浏览 2
提问于2013-11-27
得票数 6
回答已采纳
1
回答
支持向量机需要很长时间来进行参数整定。
、
、
、
我在上运行支持向量机、Logistic回归和
随机
森林
。我
的
训练
数据
集具有形状(454491,30)。F1 score: 0.9999383944188953我选择支持向量机,因为
随机
森林
容易过度拟合我最初使用
的
是GridSearchCV,但花了很长时间,所以我将它改为RandomizedSearchCV,但这也需要很长时间(大约4
浏览 7
提问于2020-09-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
分类模型中
的
random_state参数
、
、
、
、
有人能解释为什么random_state参数对模型有如此大
的
影响吗?我有一个RandomForestClassifier模型,并希望设置random_state (可再现性),但是根据我使用
的
值,我
在
总体评估指标(F1评分)上得到了非常不同
的
值。例如,我尝试用100个不同
的
random_state值来拟合相同
的
模型,
在
训练
广告测试之后,最小
的
F1是0.64516129,最大
的
是0.808823529)。这是一个巨大<
浏览 2
提问于2016-03-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
随机
森林
回归中
的
树木数量
、
我正在学习
随机
森林
回归模型。我知道它形成了许多
树
(模型),然后我们可以通过平均所有
树
的
结果来预测我们
的
目标变量。我对决策
树
回归算法也有一定
的
了解。我们怎样才能形成最佳
的
树木数量呢?例如,我有一个
数据
集,其中我正在预测人员工资,而我只有两个输入变量,分别是“经验年限”和“绩效得分”,那么使用这样
的
数据
集我可以形成多少
随机
树
?
随机
<
浏览 127
提问于2019-06-08
得票数 1
1
回答
(Py-)火花结构流星火列车模型
、
、
、
我正在使用Spark3.x,我不知道
如何
训练
一个模型,例如,使用星火结构化流,而不是火花流
的
随机
森林
分类器。我已经设置了所需
的
流来处理用于培训
的
微批,我已经设置了spark.ml管道,但是我错过了一个函数或类似于partial fit
的
东西。由于spark基本上是为大
数据
和分布式ml创建
的
,所以必须有这样
的
方法(training_data, test_data) = dat
浏览 5
提问于2022-02-23
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Sci-kit学习中小样本集
的
机器学习实验设计
、
、
我对
如何
训练
一组非常有限
的
正集和一组大
的
负集
的
技巧很感兴趣。我想在sci学习中使用交叉验证。是知道
在
sci中有一
浏览 6
提问于2016-02-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
在R中使用RandomForestSRC软件包寻找生存分析
的
准确性
、
、
我正在使用R中
的
randomForestSRC包来创建生存
森林
。我有
训练
和测试
数据
集。通过使用
训练
数据
集,生长
树
(
随机
森林
),并使用测试集,进行预测。现在我想要得到预测生存输出
的
精度,我可以从预测output.But中获得
错误
率参数,不知道这是不是模型
的
精度,或者我们必须计算它
的
精度。当我搜索相同
的
内容
时
,我可以看到正态
浏览 8
提问于2016-11-14
得票数 2
1
回答
只有一棵
树
的
随机
森林
比一棵决策
树
的
性能更差?
、
我正在为一项医院研究分析医疗
数据
,如果我使用
的
是只有一棵
树
的
随机
森林
,那么交叉验证分数就相当差(表明过度拟合),而如果我使用
的
是决策
树
,分数值实际上是相当好
的
。两个分类器具有相同
的
深度参数。那么
如何
解释这种行为呢?
浏览 65
提问于2020-01-16
得票数 1
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1
回答
混淆矩阵与分类图像
的
不一致性
、
、
、
由于我
的
地理信息系统软件
的
计算能力有限,我试图
在
R中实现
随机
森林
,以便进行图像分类。我
的
输入是一个多波段TIFF图像,它被
训练
成一个ArcGIS文件(目标值0和1)。当我查看混淆矩阵
时
,我得到以下信息:0 11 3 0.214285714 1 1 13 0.071428571这对我
的
数据
来说是明智
的
。然而,当
浏览 6
提问于2019-10-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
随机
森林
分类器Matlab v/s Python
、
、
、
、
我
在
Python和MATLAB中使用了
随机
森林
分类器。
在
10棵
树
的
集合中,我
在
Python中获得了80%
的
准确率,
在
MATLAB中仅获得了30%
的
准确率。即使MATLAB
的
随机
森林
长有100或200棵
树
,这种差异依然存在。 这两种编程语言之间
的
差异可能是什么原因?
浏览 5
提问于2015-05-22
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