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沙龙
2
回答
Tensorflow
决策
森林
自定义
指标
与
树
的
数量
python
、
tensorflow
、
keras
、
decision-tree
、
evaluation
我已经使用
tensorflow
决策
森林
创建了一个分类模型。我正在努力评估非默认
指标
(在本例中为PR-AUC)
的
性能与
树
的
数量
之间
的
变化。 下面是我尝试
的
一些代码。as tfX = pd.DataFrame(train['dataaccuracy=0.90
浏览 46
提问于2021-10-22
得票数 2
2
回答
科技界多数投票-学习随机
森林
scikit-learn
、
random-forest
我主要关心
的
是,我需要理解随机
森林
是如何在scikit中进行多数投票来学习源代码
的
。我没有在RandomForest
的
源代码中找到特定
的
代码。如果有人知道,请解释一下。谢谢
浏览 0
提问于2019-10-24
得票数 1
2
回答
在Hadoop Mapreduce上有
决策
树
算法
的
实现吗?
mapreduce
、
machine-learning
、
data-mining
、
hdfs
、
mahout
我正在寻找
决策
树
算法在Hadoop Mapreduce上
的
实现。有没有准备好
的
实现?我看到Mahout只有
决策
森林
,可以将
决策
树
与
决策
森林
一起使用吗?相同点/不同点是什么?
浏览 2
提问于2012-08-07
得票数 0
1
回答
利用R中
的
randomForest包将随机
森林
转化为
决策
树
r
、
random-forest
是否有可能生成一个树木完全相同
的
决策
林?请注意,这是一个实验性
的
问题。据我所知,
与
单个
决策
树
相比,随机
森林
有两个导致“随机性”
的
参数:2)为创建树而绘制
的
训练示例
的
数量
。因为所有的
树
都是完全相同
的
,所以不管
森林
中有多少<em
浏览 2
提问于2014-04-29
得票数 0
2
回答
在机器学习领域,"AdaboostRegression“
的
算法细节是什么?
scikit-learn
、
adaboost
我已经为这个问题搜索了很多,包括"adaboost“论文,它只解释了"AdaboostClassifier”方法;现在我想用Python语言编写"AdaboostRegression“代码,但我找不到确切
的
编码细节我也检查了'sklearn‘关于这个方法,但我找不到可能隐藏在’sklearn‘中
的
细节;所以我应该得到更多关于它
的
信息吗?
浏览 25
提问于2019-02-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么在某些情况下具有n_estimators =1
的
随机林
的
性能比
决策
树
差
machine-learning
、
random-forest
、
decision-tree
为什么在某些情况下,具有n_estimators =1
的
随机林执行
的
性能比
决策
树
差,即使在将引导设置为false之后?尝试使用不同
的
机器学习模型来预测信用卡
的
违约率,我尝试了随机
森林
和
决策
树
,但随机
森林
的
表现似乎较差,然后尝试了只有一棵
树
的
随机
森林
,因此它应该
与
决策
树
相同,但性能仍然较差。
浏览 9
提问于2022-11-03
得票数 0
1
回答
基于
树
的
标签编码器和热编码器分类器
machine-learning
、
python
、
scikit-learn
、
random-forest
、
decision-trees
我正在使用基于
树
的
分类器在scikit-学习
决策
树
和随机
森林
中,作为数据分类用例,并且特征集是分类(多数)和数字特征
的
混合。科学工具包-学习
决策
树
/随机
森林
只能处理数值,所以我使用了LabelEncoder和OneHotEncoder
的
框架来将分类特性转换为数值特性。通过比较每一种性能
指标
(这是相似的),LabelEncoded数据在处理时间、资源消耗和最终精度统计方面表现得稍微好一些。
浏览 0
提问于2021-12-13
得票数 0
1
回答
支持向量机需要很长时间来进行参数整定。
classification
、
svm
、
logistic-regression
、
random-forest
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)。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4-5小时)。我还在
数量
和时间列上使用了RobustScale
浏览 7
提问于2020-09-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在“标准”随机
森林
中使用哪一种
决策
树
模型?
random-forest
、
decision-trees
为什么不使用C5.0
树
呢?既然C5.0
树
通常比CART有更好
的
性能,为什么人们仍然使用CART来构建随机
森林
(或者人们已经在这样做了)?
浏览 0
提问于2020-02-15
得票数 1
1
回答
随机
森林
回归中
的
树木
数量
machine-learning
、
random-forest
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
森林
树
依赖于输入变量
浏览 127
提问于2019-06-08
得票数 1
1
回答
为什么随机
森林
能够“比线性回归更好地处理缺失
的
值和基数”?
machine-learning
、
predictive-modeling
、
random-forest
、
linear-regression
我读过一个比较线性回归和随机
森林
回归
的
问题。我当时应该在两者之间作出选择,并解决一个问题。问题中提到,“随机
森林
也能比线性回归更好地处理缺失值和基数”。为什么会这样呢?这是怎么发生
的
?
浏览 0
提问于2022-06-17
得票数 1
1
回答
多级随机林
random-forest
、
multiclass-classification
如果一个
决策
树
分成两个类,那么随机林如何能够在分类中创建多个桶呢?你能张贴任何关于这个理论
的
链接吗?背后
的
理论是什么?
浏览 0
提问于2018-01-31
得票数 0
2
回答
在随机
森林
中使用什么样
的
决策
树
?
machine-learning
、
random-forest
、
decision-trees
阅读一些文档(对于示例),我知道有很多类型
的
决策
树
(Cart、ID3等等)。我还知道,随机
森林
是一种使用一组
决策
树
的
粒子算法。 我
的
问题是:在随机
森林
中,使用什么样
的
决策
树
?(cart,id3,.)
浏览 0
提问于2022-03-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
随机
森林
图像中
的
决策
树
数和总颜色
python
、
random-forest
、
decision-tree
我正在训练一个随机
森林
模型,使用sklearn作为图像。我了解到,通过增加模型
的
深度,
决策
树
可以扩展,可以包含更多
的
颜色。 不过,我不明白增加模型中
的
树
数是如何影响色块
数量
的
。我
的
印象是,
树
的
数量
被用来对值进行平均化,消除偏见--所以我
的
印象是,盒子
的
划分可能会改变,但颜色
的
总
数量
将保持不变(
浏览 1
提问于2020-11-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
元随机
森林
分类器是如何确定最终分类
的
?
machine-learning
、
classification
、
random-forest
我正试图确切地了解元随机
森林
分类器是如何确定最终预测
的
,我知道存在一个投票系统,并且使用
决策
树
的
聚合来找到最终
的
预测,我从这里读到:Python中
的
随机
森林
分类:我阅读了RFC源代码:合奏
浏览 0
提问于2019-04-30
得票数 5
回答已采纳
1
回答
决策
树
,如何理解或计算预测结果
的
概率/可信度
decision-trees
例如,使用
决策
树
进行药物预测问题。我训练了
决策
树
模型,并希望使用新
的
数据进行预测。===> predict drug A 如何计算药物A预测结果
的
可信度或概率?
浏览 0
提问于2016-04-12
得票数 10
回答已采纳
3
回答
scikit中
的
子样本大小-学习RandomForestClassifier
machine-learning
、
scikit-learn
、
random-forest
、
data-science
如何控制用于训练
森林
中每棵
树
的
子样本
的
大小?根据scikit
的
文件-学习: 因此,bootstrap允许随机性,但无法找到如何控制子样本
的
数量
。
浏览 11
提问于2016-11-28
得票数 3
回答已采纳
2
回答
如何防止/判断
决策
树
是否过分合适?
scikit-learn
、
decision-trees
、
overfitting
在say关于
决策
树
的
文档中,他们说我们应该特别注意不要过分适合这棵
树
。我们怎么能这么做?我意识到使用随机
森林
可能会阻止它
的
发生,但我通常如何判断它是否过分合适?你能用精确
的
分数来判断吗?例如,0.99
的
准确度得分是过度拟合
的
指标
吗?在这种情况下,0.95是否意味着不过分适应?除了均衡
的
输入之外,还有哪些最佳实践可以避免过度(特别是使用SKLearn)?
浏览 0
提问于2018-01-18
得票数 7
1
回答
使随机林估计器
与
决策
树
完全相同
machine-learning
、
random-forest
、
decision-trees
、
cart
这样做
的
目的是让随机
森林
中
的
一棵
树
与
决策
树
完全相等。dtc.fit(data['data'].squeeze(),data.target) 📷 然后,我们对随机
森林
做同样
的
事情None,random_state=
浏览 0
提问于2020-01-22
得票数 3
回答已采纳
3
回答
为什么随机
森林
是
决策
树
的
一种改进?
random-forest
、
decision-trees
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
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