1.2f%%", nrow(train)/ nrow(bos) * 100)rf_recipe <- recipe(av_total ~ ., data=train) %>%
step_rm(pid, zipcode)sprintf("# of L
浏览 11提问于2020-11-05得票数 0
我有一个在中间使用step_mutate()函数的方法，在stringr包支持下，在泰坦尼克数据集上执行文本数据转换。当我试图在工作流中拟合具有超参数调优和10倍交叉验证的随机森林模型时，所有模型都会失败。.notes列的输出明确表示mutate()列Title有一个问题:找不到函数str_remove()。doParallel
浏览 7提问于2021-10-20得票数 0
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我一直在复制Julia Silge的代码，这些代码来自他的Youtube情感分析视频和动物交叉用户评论的整洁模型()。在第25分钟，她使用了tune_grid()，当我尝试在我的脚本中使用它时，我得到了这个警告/错误:警告消息:所有模型在tune_grid()中都失败了。请参阅.notes列。在.<e
浏览 16提问于2020-05-13得票数 4
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我将按照这里的教程操作：train_data = scipy.io.loadmat('train_32x32.mat')Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/jack.walsh
浏览 0提问于2019-06-07得票数 0
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我对随机森林的运作知之甚少。通常在分类时，我可以将训练数据拟合到随机森林分类器中，并要求对测试数据进行预测。因此，我所做的是将我的完整数据集分为两个部分:一个具有特性，另
浏览 3提问于2017-01-07得票数 2
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我被要求使用它们来训练一个随机森林类型的分类模型。然而，并没有努力将这些特征作为一个时间序列来处理，例如说明相关性或季节性。该模型公式与线性加性模型y~ b0 + b1 + b2...b120的公式完全一致。
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？
浏览 0提问于2021-11-12得票数 4
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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
浏览 2提问于2016-03-11得票数 2
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通过实例选择的模型有: Lasso模型、随机森林模型、SVM模型、线性模型和神经网络模型。为了调优某些模型，我打算使用Max：的引用。但是，由于每个模型都需要不同的调优参数，所以我怀疑如何设置它们：
首先，我将网格设置为“nnet”模型优化。:调优参数网格不应包含列部分。据我
浏览 1提问于2019-02-11得票数 1
当我运行下面的模型时，调优网格中的模型失败了。我收到这样的警告信息：“tune_grid()中的所有模型都失败了”。任何帮助都将不胜感激。(分类)tree_depth = tune() learn_rate = loss_reduction
浏览 4提问于2020-06-13得票数 0
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为什么交叉验证分数这么低？
、、、、
该数据集具有3个特征和600个带有标签的数据点。 score += clf.score(X_test, y_test)然而，当我运行交叉验证时，这一次使用Grid Search来调优参数： 'bootstrap': [
浏览 0提问于2018-04-23得票数 4
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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棵树组成的随机森林时要随机</
浏览 1提问于2016-07-22得票数 0
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我有一个由20个特征和大约300,000个观察值组成的数据集。我使用插入符号来训练带有doParallel和四个内核的模型。对于我尝试过的方法(rf，nnet，adabag，svmPoly)，即使在我10%的数据上训练也要花8个多小时。我用bootstrapping重采样了3次，我的tuneLength是5。我能做些什么来加快这个令人痛苦的缓慢过程吗？有人建议使用底层库可以将我的过程加快10倍，但在我走上这条路之前，我想确保没有其他选择。
浏览 0提问于2015-10-02得票数 12
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我一直在阅读关于兰登森林的文章，但对于过度适应的问题，我真的找不到确切的答案。根据Breiman的原始文件，增加森林树木的数量不应过分，但似乎对此还没有达成共识。这给我在这个问题上造成了一些混乱。也许比我更专业的人可以给我一个更具体的答案，或者给我指明正确的方向，让我更好地理解问题。
浏览 0提问于2014-08-23得票数 37
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我的问题是:为什么我的模型没有学会玩这样的游戏:从一个部分填充的数组生成一个从1到5的独特元素数组？===给出了一个固定的数组，每个元素最多由(1，2，3，4，5)的每个元素中的一个和一个或多个(0)组成，用适当的值替换0，这样最终的数组正好有每一个(1，2，3，4，5)中的一个。这不是一个
浏览 4提问于2015-11-16得票数 0
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R随机森林变量的重要性
、、、
我正在尝试使用随机森林软件包进行R.所列的各种重要衡量标准如下：
我真正想知道的是，这些值的含义只有在它们有多精确，什么是好的价值，什么是坏的价值，什么是最大值和最小值的情况下。如果变量具有较高
浏览 8提问于2009-04-10得票数 46
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对于给定的数据集，假设我已经估算了丢失的数据和一个热编码的所有分类功能。这一点让我开始感到困惑。
在热编码分类功能之后，我通常会有很多列。我如何知道所有这些列都对模型的性能有好处？如果没有，如何确定要保留哪些列/特性？是否有一种方法来确定这些列的重要性(它们对模型的“影响”，也许？)还是更多的是试错的
浏览 0提问于2022-02-17得票数 0
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我是随机森林分类器的新手。我使用它来分类有两个类的数据集。-特征数目为512。-数据的比例为1:4，即75%的数据来自第一级，25%来自第二类。-我用了500棵树。我正在寻找对这种行为的解释，如果你有建议，提高二等的</
浏览 7提问于2012-04-24得票数 4
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我有一个很大的数据集(100万×50)，我想预测一个特定的类。我已经考虑过将数据集分批分离为20k。然后训练一个分类器(例如随机森林或基本支持向量机)。然后如何通过提供额外的数据集来改进该分类器。换句话说，我如何保存在迭代1中创建的随机森林，并将其作为interation i+1中的起始模型来改进python中的模型？
浏览 0提问于2017-03-22得票数 1
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我正在尝试在熊猫数据帧上运行随机森林。我知道数据帧中没有空值或无穷大，但当我符合模型时，会不断获得ValueError。这大概是因为我使用的是flaot64列，而不是int列；我还有很多bool和float32类型的列。有没有办法把所有的浮点列都改成float32？ 我已经尝试过重写CSV，并且相对确定问题不在于此。我以前在float64s上运行随机</e
浏览 46提问于2019-04-24得票数 2
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
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