Я использовал пакет RandomForest (RF) в R для выполнения проверки RF-cross для данных о белках с использованием функции «rfcv». Как я могу сделать прогноз для новых данных белка, используя объект, кот
В настоящее время я работаю с моделью классификации случайных лесов. Im с использованием пакета randomForest. Так как я работаю с 11 различными классами, используя результаты fuction plot() на графике
В моем наборе данных у меня есть 19 переменных-предикторов, которые включают как категориальные, так и непрерывные переменные. Я хочу подогнать случайную модель леса, используя только важные переменны
Я пытаюсь выяснить, какие функции имеют наибольшее значение для моей предсказательной модели. В настоящее время я использую встроенный атрибут sklearn как такой Model = Model.fit(Train_Features, Label