当不指定插入符号"rf“模型中的ntree计数时，我很难找到模型中使用了多少棵树。下面是我用来训练模型的代码： fitControl <- trainControl( number = 3,<- tr
浏览 15提问于2019-05-31得票数 1
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我正在尝试理解randomForest包和caret包中的随机森林实现之间的区别。例如，这在randomForest中指定了2000棵具有mtry = 2的树，我显示了每个预测值的基尼系数：library(tidyr) # 4 Sepal.Width 2.47010
我试图在caret中获
浏览 3提问于2015-05-12得票数 2
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我想利用我手头的20个CPU核心在R中训练随机森林，我通常使用randomForest包的代码如下：rf
因此，我使用一个具有11个级别的因子Pred和一个具有74个数字特征和~84k观测值的数据train来训练一个有100棵树的森林。这样做
浏览 1提问于2019-01-23得票数 1
对随机森林对象的预测值的解释是“基于袋外样本的输入数据的预测值”。
英语不是我的母语，我很难理解这句话。我目前正在使用随机森林技术处理一个模拟回归问题。目标是在仿真中找出每个样本的袋外误差.搜索了一下之后，我找到了这个predicted组件。根据我从句子中所理解的，对于每一棵树，predicted返回整个数据子集的预测值，这些数
浏览 1提问于2020-03-17得票数 1
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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的
浏览 1提问于2018-07-01得票数 0
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是否有一种标准的方法来迭代地向随机森林中添加树？假设我使用的是caret包，我使用的是对于一些N，然后我想继续给它增加树，我会怎么做呢？
浏览 2提问于2021-01-19得票数 0
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我一直使用randomForest.getTree为我的森林中的每棵树提供文本表示，但最近切换到插入符号包来训练森林(method='rf')。我怎样才能得到一个randomForest.getTree能理解的对象(因为据说插入符号使用了相同的底层代码)，或者以其他类似的方式打印出树呢？
浏览 0提问于2012-12-08得票数 2
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我使用了一组数据来学习随机森林回归器，现在我有了另一个具有较少数量特征的数据集(前一个集的子集)。
是否有一个函数可以获取随机森林回归模型训练期间使用的列名的列表？如果不是，那么是否有一个函数可以为缺少的列分配Nulls？
浏览 3提问于2018-10-18得票数 0
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我使用插入符号包对使用rpart包的数据进行建模。<- as.formula(Species ~.)plot(t)有没有办法从插入符号序列对象生成树形图？
浏览 31提问于2014-06-04得票数 25
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从下面的代码中，我得到了最优的mtry数。这是什么东西？如何找到分配给随机林算法的最优树数，从而提高算法的精度。classifier
classifier$bestTune
浏览 0提问于2019-05-29得票数 0
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在接下来的几天里，我将推出一个使用Django MPTT管理分层数据的应用程序。MPTT提供了一个名为的函数，它可以重新构建给定模型可用的所有树，并被称为TreeNodes.objects.rebuild()。如您所见，该命令是在模型上调用的，而不是在模型的实例上调用的。此命令必须在将节点插入到树</e
浏览 0提问于2013-05-13得票数 1
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但是，由于数据太大，使用h2o的单个节点确实需要超过一天的时间，因此，我们决定使用多个节点来运行模型。我想出了一个主意：(2)在每个节点上运行(nTree/num_ node )树数；
如果这是一个实际解决的</em
浏览 1提问于2018-04-16得票数 5
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我在R中构建了一个玩具随机森林模型(使用来自caret包的German Credit数据集)，并在PMML 4.0中导出它，并使用Cascading Pattern库部署到Hadoop上。我遇到了一个问题，Cascading Pattern对相同数据的评分(在二进制分类问题上)与R中的相同模型不同。在200个观察中，有2个得到了不同的分数。
为什么会这样呢？这是否是由于随机森林的执
浏览 6提问于2014-10-17得票数 1
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我用RandomForest来解决回归问题。我使用importance(rf,type=1)来获取变量的%IncMSE，其中一个变量的%IncMSE为负值。这是否意味着这个变量对模型不利？我在互联网上搜索了一些答案，但没有找到清晰的答案。我还在模型的摘要中发现了一些奇怪的东西(附在下面)，虽然我将ntrees定义为800，但似乎只使用了<
浏览 2提问于2015-01-13得票数 17
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我在随机森林中使用了重复的交叉验证，如下所示: k=10 repeat =3我已经将我的随机森林设置为生长一千棵树，并在每个节点上使用6个变量进行拆分: ntree =1000mtry=6我需要了解交叉验证的每次迭代是否构建1000棵树:k=10 1.rep1: mtry =6(此迭代是否构建1000棵树？)fold 2.rep
浏览 26提问于2019-04-26得票数 0
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强制决策树达到最小度
、、、、
决策树是否会被强制到一个特定的程度，即使以前被丢弃了？例如，在有吸引力的地块中，有7个节点。我想强迫树有10个节点。这有可能吗？
浏览 0提问于2016-04-04得票数 0
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我使用sklearn分类器/包分类器进行学习，与Java/Weka机器学习库相比，我没有得到预期的结果。在Weka中，我学习的模型有10棵树的随机森林，每个树都考虑了6个随机特征。(需要设置setNumFeatures，默认为10棵树)
在sklearn中，我不知道如何指定在构建一个由10棵
浏览 1提问于2016-07-22得票数 0
在Spark (2.1.0)中，我使用了CrossValidator来训练RandomForestRegressor，并将ParamGridBuilder用于maxDepth和numTrees .addGrid(rf.maxDepth, [2, 4, 6, 8, 10]) \ .build()
经过训练，我可以得到最佳<
浏览 45提问于2017-01-17得票数 1
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