random-forest

0зной

1ответ

случайный лес: ошибка при работе с уровнями факторов в R

Я использую модель rf в R для прогнозирования двоичного результата 0 или 1. У меня есть категориальные переменные (закодированные как числа) в моих входных данных, которые кодируются как фактор во вре

1зной

2ответ

случайный лес с заданным ложным положительным и чувствительным

Используя пакет randomForest в R, я смог обучить случайный лес, который минимизировал общую частоту ошибок. Однако я хочу тренировать два случайных леса, которые сначала сводят к минимуму ложноположит

3зной

1ответ

Python - Random Forest - Итеративное добавление деревьев

Я выполняю задание на машинное обучение на Python. Мне нужно создать RandomForest, а затем построить график, который покажет, как качество учебных и тестовых образцов зависит от количества деревьев в

3зной

1ответ

Большое количество классов

Я работаю над многоклассовой моделью с огромным количеством классов (около 3500). Может ли большое количество классов повлиять на производительность моей модели? Я бы хотел использовать SVM и Random F

6зной

1ответ

вероятность выживания в определенные моменты времени, используя randomForestSRC

Я использую rfsrc для моделирования проблемы выживания, как это: library(OIsurv) library(survival) library(randomForestSRC) data(burn) attach(burn) library(randomForestSRC) fit <- rfsrc(Surv(

0зной

1ответ

AUC package - ошибка AUC - r программирование

Я пытаюсь получить участок AUC, работающий с использованием пакета AUC в R. Я не уверен в ошибке и новичок в этом fit - это обученная модель: test - это тестовые данные test$going_to_cross <- predict(

1зной

2ответ

R - Случайный лес - Удалить Новые уровни факторов, не присутствующие в данных обучения

Я отлаживаю код с помощью пакета Random Forest, практически без предыдущего опыта R. Я достиг точки, где, excecuting predict.randomForest, я получаю ошибку: New factor levels not present in the traini