random-forest

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ランダムフォレストでトレーニングセットのAUCを計算する2つの異なる方法は私に異なる結果をもたらしますか？

私はrandomForestでトレーニングセットのAUCを計算するのに2つの方法を使用しましたが、私は非常に異なる結果を得ます。次のように二つの方法があります：列車セットのAUCを計算する rfmodel <- randomForest(y~., data=train, importance=TRUE, ntree=1000) ウェイ1： `rf_p_train <- predict(rfmo

r random-forest prediction auc 2017-10-07

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PythonのRFモデルの精度を比較します

私は（テストデータセットより）その精度を計算したいと思います。 モデルは、次の予測値を有する。 [0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0] どのようにテストデータに対するその精度を取得する（この場合、Bまた

python pandas random-forest 2017-10-09

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データセットをn_foldsの代わりに90,10に分割する

私はランダムフォレストアルゴリズムを使用します。私は次のコードを使用したいと思います。アルゴリズムをn_foldsで評価するのではなく、列車で90％、テストで10％に分割したいと思います。しかし、私は次のエラーを取得 train, test = train_test_split(dataset1, test_size=0.1, random_state = 0) ###<----- df = d

python pandas random dataset random-forest 2017-10-10

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次のコードはなぜn_fold = 1の値を取得できないのですか？

次のコードを使用する場合、n_foldsは2以上でなければなりません。どのようにn_folds = 1で動作するかを変更できますか？ これを1に変更すると、n_folds = 2以上の場合に動作します。何かがその機能ではうまくいかないようです。 n_folds = 1の場合 は、次のエラーがあります。ここでは Traceback (most recent call last): File

python pandas dataframe scikit-learn random-forest 2017-10-10

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sklearnのRandomForestRegressorを使用した予測

おそらく非常にばかな質問ですので、私にとっては簡単ですが、ここに行きます。 は、だからここに...私のデータがどのように見えるように date,locale,category,site,alexa_rank,sessions,user_logins 20170110,US,1,google,1,500,5000 20170110,EU,1,google,2,400,2000 20170111

machine-learning scikit-learn regression random-forest 2017-10-11

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Sparkの最新ランダムフォレストのカテゴリ機能をどのように処理するのですか？

ランダムフォレストのMllibバージョンでは、パラメーター付きの名目フィーチャー（数値ではあるがカテゴリ変数）を持つ列を指定する可能性がありました。categoricalFeaturesInfo MLランダムフォレストとは何ですか？ユーザーガイド、同様のベクターでカテゴリ機能を変換VectorIndexerを使用していますが、書かれてthere is an exampleで「自動的にカテゴリの特徴

apache-spark apache-spark-mllib random-forest decision-tree feature-engineering 2017-10-15

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データフレームにpyspark.mlを使用するランダムフォレスト

データフレーム用のpyspark.mlライブラリ（RDDの場合はではなくmllib）を使用してランダムフォレストクラシファイアを構築しようとしています。 ドキュメントに記載されているパイプラインを使用する必要がありますか？ は、私はちょうど私のデータが180列と類似している私は、次のエラー Traceback (most recent call last): File "<stdin>"

machine-learning pyspark random-forest apache-spark-ml 2017-10-18

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Rキャレットのランダムフォレストの混同行列

バイナリのYES/NOクラス応答のデータがあります。 RFモデルを実行するために次のコードを使用します。私は混乱行列の結果を取得する際に問題があります。 dataR <- read_excel("*:/*.xlsx") Train <- createDataPartition(dataR$Class, p=0.7, list=FALSE) training <- dataR[ Train, ]

r random-forest r-caret confusion-matrix 2017-10-18

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Randomフォレスト不一致の値を含むカテゴリ変数、数値変数、および "不要な"変数が混在する場合

カテゴリR変数と数値変数を含むデータセットとRの中のRandom Forestパッケージを使用しようとしています（ "不要なcoloumns"私は予測変数として含めたくない）。さらに、（予測変数として使用されるはずの）私の望ましい変数のいくつかが欠落しています。 どうすれば対応できますか？

r random-forest missing-data 2017-10-19

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