如何从训练好的随机森林模型中获得预测？
从训练好的随机森林模型中获得预测可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模块：通常需要导入机器学习库（如scikit-learn）和数据处理库（如numpy和pandas）。
- 加载随机森林模型：使用模型加载函数（如sklearn.externals.joblib.load）加载已经训练好的随机森林模型。
- 准备预测数据：根据模型的输入要求，准备待预测的数据。确保数据的特征与训练模型时使用的特征一致。
- 特征处理：对待预测数据进行与训练数据相同的特征处理，例如缩放、编码等。
- 进行预测：使用加载的随机森林模型对待预测数据进行预测。调用模型的预测函数（如predict）即可得到预测结果。
- 解释预测结果：根据具体业务需求，对预测结果进行解释和分析。可以根据模型的输出进行后续决策或其他操作。
需要注意的是，随机森林模型的预测结果通常是一个概率分布或分类标签。如果是概率分布，可以根据阈值进行二分类或多分类判断；如果是分类标签，直接使用即可。
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机器学习:量化丢失数据的不确定性
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我的问题是关于我有一个具体的分类问题。
我的训练数据是完整的，没有丢失的数据。我可以围绕它建立任何分类模型(支持向量机、随机森林等)。给出好的结果。到目前为止，猪还没有在对流层飞行。
问题是我想要将这些模型应用于缺少特性的数据()。我对任何形式的归责都不感兴趣。我想要一个“不确定”的度量，增加更多缺失的特性，我仍然希望模型能够给出一个结果(即使具有很高的不确定性)。例如，对于一个记录，如果10个特性中有5个为空数据，则模型将给出一个类，但不确定性为50% (理想情况下，我可以指定每个变量的“重要性”)。
我在网上没有遇到过类似的东西，我已经找了很久了。谢谢你的帮助！
浏览 2提问于2015-11-10得票数 1
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如何使用varImp函数为随机森林选择特征？
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合奏模型过配？
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Knn proba 1 knn proba 2.随机森林proba 1等
在此基础上，我运行了一个随机森林分类器，它对测试集的准确率为90%。
太棒了！。。但是当我对新的数据使用这个模型时，精度很低。
在某种程度上，这感觉像是一个过度适应的情况，但当然测试集也应该是差的。
为什么测试数据如此好而新数据却如此糟糕..。我做错了什么？
谢谢克里斯
浏览 0提问于2015-08-16得票数 1
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随机森林能学习时间序列相关性吗？
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我们有一个数据集，每一行都有一组N个工程特性。这些特性实际上是一个时间序列。
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铅坚持认为，随机森林，因为它学习复杂的相互作用，将学习适当的相关性为时间序列。是这样的吗？
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我应该试着根据回忆分数来预测1或0的概率吗？
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📷
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# Example:
# less accurate way
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我可以通过对类进行编码来将分类问题转换为回归问题吗？
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为什么我的精确召回和ROC曲线不平坦？
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浏览 1提问于2018-03-20得票数 5
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我已经训练了一个模型来识别动物，它正在工作，部署到android应用程序中。我正在寻找一种解决方案，使图像分类器只对训练过的类别进行分类。我不确定是通过模型训练还是通过添加任何代码来解决这个问题。
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使用回归代替分类进行多类分类
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我有一个多类分类问题。我使用的是随机森林分类器。我的老板问我，是否也可以用回归来看待我们的问题。我理解，对于分类任务，使用分类器当然更好，但实现回归模型是可能的。 我的数据是这样的： 我有一个由软件需求组成的数据集，这些需求的等级为1、2、3、4或5。 然后，我创建了一个特征矩阵，用于训练模型以对类进行预测，其中包含10个特征，例如: num_words、num_sentences、num_syllables、weak_words、flesh_idx等 我的模型工作得很好，准确率为93%。 有没有一种方法可以用回归来看待这个问题？这样模型就会做出例如1.5这样的预测，其中预测不属于类别1或2
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有没有可能用Faster-RCNN或SSD这样的检测算法，用随
浏览 97提问于2018-06-26得票数 2
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使用scikit学习概率分布学习随机森林？
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我有一个状态->动作对(s，a)的数据集，其中每个s定义了关于a的可能选择的概率分布，并且每个a都是从该概率分布中采样的。我想为这个数据集训练一个分类器，它不是学习预测最大似然，而是预测采样的分布a。
例如，如果你正在玩一个迭代的石头-布-剪刀，你的状态可能只是你上一步的动作和一个∈{石头，布，剪刀}，其中之前的状态降低了再次选择该动作的概率。然后，我的数据集将如下所示：
PreviousAction,Chosen
Rock,Paper
Paper,Rock
Rock,Scissors
Scissors,Paper
Paper,Paper
...
在scikit-learn中学习随机森林
浏览 2提问于2012-11-05得票数 0
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何时使用随机森林
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是否有更具体的标准来确定随机森林模型在估计值时比一般回归(线性、拉索等)或Logistic回归进行分类时表现得更好？
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反转机器学习模型以获取特定特征
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我正在尝试对一个流程进行建模。我的输入数据包括关于产品的某些特征和测量。我用Python构建了随机森林和梯度提升模型，并得到了很好的结果。我现在正在尝试确定哪些特征和测量会产生最好的产品(几乎就像是颠倒一个方程，以获得特定y的x变量)。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2019-07-25得票数 0
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二进制分类:数据预处理的最佳方法
machine-learning、python、classification、preprocessing
的训练数据集。
129列(最后一列是类，即y值)
6068行
我得训练一些阿尔法来做二进制分类。数据集
701例A型
5367例B型
测试集由1398个例子组成。这是我对各种算法的精度。
投票集合-> 0.73963
随机梯度增强-> 0.77682
Adaboost -> 0.75107
套袋分类器(决策树) -> 0.76538
随机森林-> 0.75250
额外树木-> 0.75393
以上所有的结果都来自于kaggle，所以它们可能仅仅来自测试集的一半。以上方法是在python中使用scikit-learn库实现的。
请有人提出提高准确度的方法，比如
浏览 0提问于2016-09-19得票数 1
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偏移随机森林分类器scikit学习
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我用python编写了一个程序，使用机器学习算法对数据进行预测。我使用Scikit学习中的函数RandomForestClassifier来创建一个随机森林来进行预测。
该程序的目的是预测未知的天体物理源是脉冲星还是agn；因此它在已知数据上训练森林，然后对未知数据进行预测，但它不起作用。该程序预测未知数据都是脉冲星或全agn，它很少预测不同的结果，但并不正确。
下面我将描述我的程序的段落。
它创建了一个包含所有源数据的数据框: all_df它由十列组成，其中九列用作预测，一列用作目标：
predictors=all_df[['spec_index','variab_i
浏览 1提问于2016-08-18得票数 0
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朴素贝叶斯模型
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当我们使用决策树分类器训练训练集时，我们将得到一个树模型。并且该模型可以被转换为规则，并且可以被合并到java代码中。现在，如果我使用朴素贝叶斯训练训练集，模型是什么形式的？我怎样才能把模型合并到我的java代码中呢？如果训练没有模型，那么朴素贝叶斯和懒惰学习者之间的区别是什么？kNN)？
提前谢谢。
浏览 4提问于2013-09-05得票数 4
1回答
用层次随机林模型估计类概率
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我使用随机森林分类器( R)来预测多个本地植物群落的空间分布，使用各种环境变量作为预测因子。这个分类系统是分层的，每个连续的级别在其类描述中变得更加详细。例如，我有一个有两个层次的层次分类系统，最高的层次由两类组成:森林(F)和草地(G)。在第二级，每个森林和草地类由2个子类(F1、F2和G1、G2)组成。例如，使用森林类，子类可能是针叶树或落叶林。
我知道到目前为止这是非常基本的，但我遇到的挑战是这样的。我想在最好的分类水平上预测这些类的空间分布，但是有太多的环境变化无法以可接受的精度来实现这一点。为了减少这种可变性，我可以训练多个随机森林模型，其中第一个模型(模型#1)在最上层操作，在第二
浏览 3提问于2014-04-14得票数 1
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3回答
数据科学模型与培训-理解
python、machine-learning、artificial-intelligence、jupyter-notebook、data-science
来自编写代码、测试、部署、运行的编程背景。我试图用数据科学中的“训练模型”或“受过训练的模型”的概念来思考，并部署这个经过训练的模型。
我并不真正关心部署环境，自动化等等。我在努力了解部署部队..。受过训练的模特。一个经过训练的模型在文件系统上是什么样子的，它包含什么？
我理解训练模型和将一组数据分成训练集和测试集的概念，但是让我说我有一个笔记本(python / jupyter)，我加载了一些数据，在训练/测试数据之间进行分割，并运行一个算法来“训练”我的模型。我的引擎盖下面有什么可交付的？当我训练一个模型的时候，我会想会有一定数量的数据存储在内存中。那么，这是如何成为训练模式的一部分的呢？
浏览 1提问于2018-01-10得票数 0
1回答
ML模型的重要性信息来自因果图的距离或接近程度如何？
random-forest、causalimpact
标题很大程度上涵盖了我的问题，但为了详细说明它:对于二进制分类问题(同样，对于简单性，并给出处理和控制组的“感觉”)，如果我们使用机器学习模型(例如随机森林)，我们最终会从经过训练的模型中获得特征重要性。该培训利用上下采样或其他方法处理数据不平衡，并使用适当的样本，如在训练和验证期间分层，以模拟随机对照试验。我们还假设特性列表中有所有的混淆，即不再有其他混淆。我知道，ML模型只希望了解相关性，而不希望了解特性之间的因果关系。特征重要性图与实际因果结构的距离会有多远？当然，在特性重要性图中不会有任何因果箭头。首先猜测因果箭头从最重要的特征到最不重要的特征会不会离现实太远？真正想要理解这个问题，而
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