ensemble-learning

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    マルチクラスにバイナリスタッキングの例を適用する

    私はthis example of stackingを勉強しています。この場合、各K-foldの集合は1列のデータを生成し、これは各分類器ごとに繰り返されます。すなわち：ブレンドする行列は次のとおりです。 dataset_blend_train = np.zeros((X.shape[0], len(clfs))) dataset_blend_test = np.zeros((X_submiss
    python matrix machine-learning ensemble-learning 2016-07-26

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    scikit-learnで異なる基礎推定量でadaboostを使用するには？

    私はscikit-learningの回帰のためにいくつかの基底推定子でadaboostを使用したいと思いますが、それを行うことができるクラスはありません。ソースコードを変更する以外は何もできませんか？
    python machine-learning scikit-learn adaboost ensemble-learning 2016-05-08

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    H20 - Rのスタックド回帰のエラーメッセージ

    私はH2Oから始めて、R fのランダムフォレストと複数の線形回帰をアンサンブルしようとしています。私が使用しているH2Oデータフレームは以下の通りです： ：私は2つのモデルと変数「DIF」を予測するスーパー学習者を設定してみてください、そして、 summary(training_frame) HS AS HST AST HF AF Min. : 3.00 M
    r machine-learning h2o ensemble-learning 2016-06-29

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    アンサンブルツリーモデルをどのように解釈しますか？

    機械学習では、ランダムフォレストなどのアンサンブルツリーモデルが一般的です。このモデルは、いわゆる決定木モデルのアンサンブルからなる。しかし、これらのモデルが具体的に学んだことを、どうすれば分析できますか？
    machine-learning random-forest ensemble-learning 2016-05-11

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    Scikit-learnでBaseEstimatorを使用したGradientBoostingClassifier？

    私はscikit-learnでGradientBoostingClassifierを使用しようとしましたが、デフォルトパラメータで正常に動作します。私は別の分類器でBaseEstimatorを交換しようとしたときしかし、それは仕事、私に次のエラーを与えていなかった、 return y - np.nan_to_num(np.exp(pred[:, k] - IndexError: too many
    python numpy machine-learning scikit-learn ensemble-learning 2013-07-03

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    異なる機能のアンサンブル分類器

    複数クラス分類を実行しており、さまざまな種類の機能によって与えられるパフォーマンスへの影響を調べています。私はSVM 1v1クラシファイアを別々のフィーチャセットごとに使用しています。今では、私が持っているすべてのフィーチャセットを利用する組み合わせモデルのトレーニングを試してみたいと思います。単純にすべての機能を一緒にダンプすることなく、そのような複合モデルを作成する方法は何ですか？これはアンサ
    classification ensemble-learning 2016-05-15

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    ウェイカ用JRipアンサンブルパッケージ

    Wekaでアンサンブル学習用のjRipパッケージをインストールする方法。アンサンブルを介して集団クラスタリング結果を集約する一環として、私はjRipパッケージをインストールする必要があります。 Web上で関連するリンクを見つけることができず、同じリンクにアクセスできませんでした。 助けてください。
    weka ensemble-learning 2012-01-14

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    scikit adaboost feature_importance_

    pythonで実装されたadaboostアルゴリズムはどのように機能の割り当てを各機能に割り当てるのですか？私は機能の選択にそれを使用しており、私のモデルはfeature_importance_の値に基づいて機能の選択を適用する方が優れています。
    feature-selection adaboost ensemble-learning 2016-04-16
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