Ranger预测数据帧中每行的分类概率
Ranger是一种用于预测数据帧中每行分类概率的技术或算法。它可以应用于各种机器学习和数据分析任务中，帮助用户对数据进行分类和预测。
Ranger的优势在于其高效的性能和准确的预测能力。它采用了一种基于树的集成学习方法，结合了随机森林和梯度提升树的优点。这使得Ranger在处理大规模数据集和复杂模型时表现出色，能够快速准确地预测数据行的分类概率。
Ranger的应用场景非常广泛。它可以用于各种领域的数据分析和预测任务，如金融风险评估、医疗诊断、市场营销、用户行为分析等。通过使用Ranger，用户可以更好地理解和利用数据，做出更准确的决策和预测。
腾讯云提供了一系列与机器学习和数据分析相关的产品和服务，可以与Ranger结合使用。其中，推荐的腾讯云产品包括：
- 云服务器（Elastic Compute Cloud，简称CVM）：提供高性能的虚拟服务器实例，用于部署和运行机器学习模型和算法。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 人工智能引擎（AI Engine）：提供了一系列人工智能相关的服务和工具，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，可以与Ranger结合使用进行更复杂的数据分析和预测。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/aiengine
- 数据库（TencentDB）：提供了多种类型的数据库服务，包括关系型数据库、NoSQL数据库等，可以存储和管理用于训练和预测的数据。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 云存储（Cloud Object Storage，简称COS）：提供了安全可靠的对象存储服务，用于存储和管理大规模的数据集和模型文件。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
通过结合使用这些腾讯云产品，用户可以充分发挥Ranger的能力，实现更高效、准确的数据分析和预测任务。
相关·内容
1回答
Ranger预测数据帧中每行的分类概率
r、classification、probability、random-forest、r-ranger
假设我有一个混合的数据框架，df (由因子和数值变量组成)，我想使用ranger进行分类。我将这个数据帧拆分为测试集和训练集，分别为Train_Set和Test_Set。BiClass是我的预测因子变量，由0和1 (2级)组成 我想使用以下命令使用ranger计算类别概率并将其附加到数据帧： Biclass.ranger <- ranger
浏览 33提问于2020-03-31得票数 1
回答已采纳
2回答
如何在随机森林中获得相同的预测(概率和类)
r、r-ranger
我给两个模型配上了ranger包和相同的种子。第一个预测类和第二个返回概率矩阵，我的目标是达到相同的结果，但我在4个寄存器不同。有人知道解决办法。我用的是每堂课的最大概率。切点应该是什么？library(ranger)mod <- ranger(formula = Species ~., data = iris, seed= 20
浏览 3提问于2020-07-09得票数 1
回答已采纳
1回答
用游标仪计算多分类混淆矩阵或关联表的误差
r、machine-learning、classification、confusion-matrix、r-ranger
我正在调用游侠来建模一个大的混合数据框架的多分类问题(其中一些分类变量有超过53个级别)。训练和测试没有任何问题。然而，解释混淆矩阵/一致性表会导致打嗝。我用虹膜数据来解释我所面临的困难，把物种作为分类变量，library(caret)
idx = sample(nrow(iris),100)Train_Set =
浏览 3提问于2021-08-05得票数 0
回答已采纳
1回答
如何创建闭路电视监控ML解决方案对图像进行分类？
classification、data-stream-mining
我有一台闭路电视，它记录了跨越生产线的产品的视频。这是图像或视频分类问题吗？使用OpenCV (python)我可以访问中央电视台的视频流。推荐哪些库来训练和执行ML图像/视频分类？
浏览 0提问于2022-08-01得票数 0
1回答
利用rpart决策树进行数据预测
r、machine-learning、classification、decision-tree、rpart
我使用R对名为'd‘的数据帧进行分类，该数据帧包含如下结构的数据：数据有576666行，列"classLabel“有3个级别的因子:1、2、3。创建一个决策树：我想预测newdata的
浏览 2提问于2015-04-11得票数 7
回答已采纳
1回答
了解`predict_proba`的结果
scikit-learn、deep-learning、classification、prediction、tensorflow-probability
我使用深度神经网络进行预测(可以是1也可以是0)。所解决的问题是一个分类问题。我正在使用sklearn的predict_proba来预测我预测的概率。据我所知，predict_proba的输出每行应该有2列，表示每个类的概率。我期望的是这样的： [0.99467199 0.00532801][0.
浏览 14提问于2020-01-21得票数 0
1回答
使用来自训练集的回归模型的输出在测试数据框中创建一列？
python、pandas、machine-learning、scikit-learn
我正在使用scikit learn进行回归模型，并试图预测二元结果(0,1)。X, y, test_size=0.25, random_state=0)
logreg.fit(X_train, y_train)
在我的训练数据框架上现在，我想利用ML模型学到的知识，在测试集中，基于行1中的变量，获得每行为1的概率作为额外的column...so，在新列<e
浏览 2提问于2020-05-03得票数 0
3回答
Sklearn -如何预测所有目标标签的概率
python、scikit-learn、multilabel-classification
我有一个包含目标变量的数据集，该变量可以有7个不同的标签。我的训练集中的每个样本只有一个目标变量的标签。我尝试了下面的代码，但每个样本只有一个分类。
浏览 3提问于2016-07-16得票数 8
回答已采纳
4回答
随机森林图像分类(栅格堆栈)(打包护林员)
r、raster
我正在拟合一个随机森林，使用R包护林员对光栅图像进行分类。预测函数产生一个错误，此后我将提供一个可重复的示例。library(raster)library(ranger)r<-list()ranger.model<-ranger(Species ~ ., data=iris)
ranger.
浏览 8提问于2017-09-21得票数 9
回答已采纳
1回答
使用ranger计算多分类的混淆矩阵时出错
r、validation、prediction、confusion-matrix、r-ranger
我正在尝试计算一个非常大的数据帧的多分类问题的混淆矩阵，它被划分和缩放为Train_Scale和Test_Scale (训练集的比例用于缩放测试)集。Ranger用于建模： set.seed(123)library(caret)
Class.ranger <- ranger(Class~., data = Train_Scale验证在测试集上完成，如下所示：
浏览 42提问于2021-08-04得票数 0
1回答
如何计算ranger RF模型的AUC值？
r、random-forest、auc
如何计算ranger模型的AUC值？Ranger是randomForest算法在R中的快速实现。我使用以下代码来构建用于分类目的的ranger模型，并从模型中获得预测：ranger.model <- ranger(num.trees = 3000, mtry = sqrt(l
浏览 9提问于2017-08-14得票数 3
回答已采纳
1回答
R中神经网络(NeuralNet)的单值精度
r、machine-learning、neural-network
我有一个多层神经网络，它使用数据库中的两个变量(酒精和Malic.Acid)#Reading in the wine data from last week's labsprint(predict_outNN2)并打印出预测结果他们问团队，他们说我在寻找一个能显示我的神经网络准确性的
浏览 4提问于2021-11-09得票数 0
回答已采纳
1回答
XGBoost:如何设置多类分类的概率阈值
xgboost、probability
我正在使用XGBoost对文本数据进行分类。培训数据集中有三个不同的类。，将预测概率最高的类分配给数据点。例如，如果A类的预测概率为.67，则将该数据点分配给该类别(A类)。例如，如果三个类的数据点的预测概率为.32、.33、.35，那么我们是否可以将其标记为未定值。以便用户可以检查未确定<e
浏览 0提问于2020-02-11得票数 1
3回答
如何在weka中获得实例的预测值？
java、weka
我正在研究Weka，需要输出每个测试实例的每个标签的预测值(概率)。在GUI中，在分类选项卡as (分类->选项、->输出预测值)中有一个选项，它通过输出每个标签的预测概率来完成这项工作，但是如何在java代码中这样做。我想得到每个标签分类后的概率分数？
浏览 11提问于2013-12-16得票数 7
回答已采纳
1回答
为什么这个二进制分类器的预测概率不等于1？
classification、predictive-modeling、probability、binary
我有一个C5.0模型，它被训练用来预测具有20个特性的数据集上的二进制类(C1/C2)。也就是说，我有一些实例，预测类( C1 )的概率低于0.5 (例如:预测的class=C1和预测的probability=0.1 )--这就是问题所在:如果P(C1) < 50%为什么被分类为C1 (只有两个类，C1和C2)
根据我对决策树的理解，预测<
浏览 0提问于2017-04-27得票数 0
回答已采纳
1回答
威卡退耕还林
data-mining、classification、weka、regression、random-forest
具体来说，我有一个数据集：编辑：，我现在在想，事实上，这可
浏览 5提问于2012-11-07得票数 2
回答已采纳
1回答
预测的标签或预测的概率在中国的阴谋？
machine-learning、neural-network
作为绘制ROC曲线的参数，例如在分类模型中，我可以得到预测的标签和预测的概率。输出层中有softmax层。
在分类问题中，我应该使用预测的标签或预测的概率来绘制ROC曲线。
浏览 0提问于2018-05-27得票数 1
1回答
Python如何最佳地拯救python值数组
python、pandas、machine-learning、scikit-learn
我创建了一个用于分类的滑雪板模型。当我调用函数y_pred2 = clf.predict (features2)时，它返回一个包含我预测的所有ids的列表。y_pred2 = clf.predict(features2)array([**5**, 5, 5, 1, 6, 1, 6, 1, 1, 1])
在这里，我可以将它添加到我的数据文件中，而不会有任何问题但是我也想用最好的值记录我的多类概率</
浏览 1提问于2020-02-06得票数 0
回答已采纳
1回答
在SVC中用predict_proba解释class_weights结果
python、scikit-learn、classification
我要执行概率二进制分类(0,1)。我的数据集是imbalanced.Thus，我使用SVC并为每个类分配了一些类权重。我认为predict_proba的默认阈值是0.5。
我想知道在使用class_weights的情况下，默认阈值是否是自动<em
浏览 2提问于2021-12-21得票数 0
1回答
从朴素贝叶斯分类预测计算不确定性
machine-learning、analytics、bayesian、naivebayes
我已经在一个有3个分类的数据集上实现了一个朴素的贝叶斯分类(是，否，和可能)。目前，我有一个数组，其中包含一个输入属于这3个类中每一个的概率。我选择概率最高的类作为我的预测。我想计算一下我的预测的确定性。我刚接触数据分析，所以我不确定他们的方法是否是计算这个的标准方法，所以任何资源或建议都会有
浏览 0提问于2015-11-01得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
