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RandomForestRegressorとfeature_importances_エラー

は、私が取得：属性がない理由 AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'feature_importances_'. 誰もが知っていますか？ドキュメントによれば、この属性が存在するはずですか？完全なコードは： from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sk

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randomForestSRCサンプリング方式

RのrandomForestパッケージを使用して不均衡なデータをモデル化しています。結果は、（2249（88％）、318（12％））の相対頻度を有する結果（no、yes）を有するバイナリ変数である。不均衡のために、RFはOOBエラー率0％でyes、OOBエラー率100％でyesと予測しました。私は、次のコードを使用して、可能な2249から無作為に抽出された318の結果と318の結果を強制的に使用

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SAP HANA StudioでR randomForestオブジェクトを保存する方法は？

私はSAPの世界ではかなり新しいだと私はSAP HANA Studioの内に設置されたRのサーバーで動作するようにしようとしている：私の仕事である（HANA StudioのバージョンRサーバー3.4.0の2.3.8 &版）：HANAでPALモデルオブジェクトとしてトレイン（HANA上RLANG手順の助けを借りて）HANA Studio内Rサーバー上のランダムフォレストモデル保存ランダムフォ

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予測モデルを使用して推奨を行いますか？

RandomForestClassifierをsklearnから使用して予測モデルを作成しました。今私はまともな精度のモデルを持っています。今私は、自分が望む価値を得る機会を最大限に活用するために、どの入力を使うべきかを推薦したいと思います。私はfeature_importances_からウエイトを得ましたが、これを推薦にどのように変換するのか分かりません。ご協力いただければ幸いです！

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ランダムフォレスト（）は、肯定結果と分類の確率を返します

私はランダムフォレスト分類子を構築しています。分類と関連する確率を返したいと思います。私の結果変数は1または0です.1は私が追跡したいポジティブなクラスです。私は確率が陽性結果の確率を返したかった no_of_trees <- 50 rf.under <- randomForest(as.factor(result) ~ . , data=data_balanced_unde

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時系列データの予測に失敗する

Rに次の変数を持つデータセット（csvファイル）があります。 - 日付（m/d/y） - マシン番号（例： "XTR004"） - 失敗、0または1） - 属性1（INT） - 属性2（INT） - 属性3（INT） enter image description here Iはデータの6ヶ月を持っています。毎日、日付、マシン番号、マシンが失敗したかどうか、失敗に関連する3つの属性を表示するログ（

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Python sklearn RandomForestClassifier再現性のない結果

私はsklearnのランダムフォレストを使用しています。私はいくつかのモデルを比較しようとしました。それから、ランダムフォレストがと同じシードの異なる結果を与えていることに気付きました。私はそれを両方の方法で試しました：random.seed（1234）とランダムフォレストの組み込みrandom_state = 1234 どちらの場合でも、私は反復不可能な結果を得ます。私は何を逃したのですか.

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1レコードを使用してユーザー入力から予測のダミー変数を作成します。

私は仕事の給与を予測するためのWebアプリケーションを作成しようとしています。私は自分のコンピュータ上でモデルをオフラインで訓練しましたが、今はユーザーの入力に基づいて予測を行うFlaskアプリケーションを作成しようとしています。 Training script: https://github.com/datomnurdin/webscraping-indeed/blob/master/analy