random-forest

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    少ない変数でSASでモデルにスコアを付ける方法

    次の問題があります。 私は200の変数でsasにランダムなフォレストを作成しました。 私は同じモデルで新しい観測値を得たいと思っていますが、重要なものは50個だけです！ スコアを実行するとクラッシュし、次のメッセージが表示されます。 エラー：スコア入力変数var_1がデータセットに見つかりませんでした。 （これらの変数をもう一度生成しないので、大丈夫です。無駄です）。 質問は、どのようにモデルを5
    sas random-forest 2017-11-27

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    ランダムフォレストリグレッサー - Pythonは再現性がありません

    n_estimatorsによって実行されるランダムフォレスト回帰のパフォーマンスをチェックしようとしています。 seed = np.random.seed(1962) rng = np.random.RandomState(1962) np.random.seed(1962) estimators = [pow(2,3),10,pow(2,4),pow(2,5),pow(2,6),pow
    python scikit-learn regression random-forest reproducible-research 2017-11-27

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    SklearnのRandomForestの連続変数の離散化

    Giniインデックスに基づく特徴選択のためにランダムフォレストを使用したいと思います。私のデータセットには、数値（連続）とカテゴリ（文字列）のデータが混在しています。これは、データセットの例 VAR1 VAR2 198 zcROj17IEC 336 DHeTmBftjz 252.3 crIgUHSK8h 252 ZSNrjIX0Db 私は木が離散データ上で動作します知っている（カテゴリ）が、Skl
    python random-forest sklearn-pandas 2017-12-02

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    ランダムフォレストを使用した分類モデルの単語の袋で次元削減を行う方法

    私は、分類モデルのための他の数値機能と共に、テキストデータを使用しています。 どのようにして類似した単語の袋を教師付き分類モデルでグループ化できますか。私はcountvectorizingの後に類似の単語をどのようにグループ化できますか、私は言葉の袋の次元を減らしたいです。すべてのヘルプは高く評価され #Cleaning the Address Data stopwords =nltk.corp
    pandas scikit-learn nltk random-forest supervised-learning 2017-12-05

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    ランダムフォレストとPython

    私は、72の機能を持つデータセットのランダムフォレストモデルを持っています。目的は、機能のインポートを見つけて機能の選択に使用することです。 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=XXX) rf.fit(X, y) 私は彼らの特徴値と予測変数のリストを取得することはできませんよ、それだけで各機能名にマップすることは非常にdiffficultである、7
    python feature-selection random-forest 2017-12-06

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    ランダムフォレストモデルRの各ツリーに使用されるOOBサンプルを取得するにはどうすればよいですか？

    ツリーごとにランダムフォレストアルゴリズムで使用されるOOBサンプルを取得することは可能ですか？ 私はR言語を使用しています。 RandomForestアルゴリズムは、ランダムに選択されたデータの66％を各ツリーの成長に使用し、データの34％をOOBサンプルとして使用してOOBエラーを測定していますが、OOBサンプルを取得する方法はわかりません各木のために？
    r random-forest 2017-12-09

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    h2o（ランダムフォレスト）のアンサンブル - 多元分布

    h2oとランダムフォレストをコンポーネントの1つとして使用してアンサンブルを構築する際に問題があります。私はモデルをh2oのドキュメントのように見積もっています。唯一の違いは、従属変数がマルチクラス変数であることです。アンサンブルを作成しようとすると、次のエラーが表示されます。 Error: water.exceptions.H2OIllegalArgumentException: Don't k
    r machine-learning random-forest h2o ensemble-learning 2017-12-12

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    sklearnを使用したランダムフォレストでの自動ハイパーパラメータ調整？

    GridSearchを使用してランダムなフォレストクラシファイアを自動的に調整する方法はありますか？値を提供するのではなく、最良の最適なパラメータ値を見つける方法があるかどうかです。 rfc = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, max_features='sqrt', oob_score = True) # Use a grid over param
    machine-learning scikit-learn random-forest hyperparameters 2017-12-18

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    エラーPyspark

    に​​ をランダムフォレスト分類子モデルを保存するには、私は、予期しないエラーを取得code.Butの上使用してモデルファイルを保存しようとしています - TypeError: save() takes exactly 2 arguments (3 given) 私はこのエラーを理解していません。私は2つの引数だけを渡していますが、まだこのエラーが発生しています。 誰にも分かりませんか？私はこ
    pyspark random-forest apache-spark-ml 2017-12-21

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    ランダムフォレストのOOBを計算するには？

    私はいくつかのモデルを比較して、最良のモデルを得ています。今、ランダムフォレストモデルのOOBエラーを取得して、他のモデルの相互検証エラーと比較したいと考えています。比較はできますか？できる場合は、どのようにしてOOBエラーをRコードで取得できますか？
    r random-forest 2017-12-24
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