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当我在python中使用scikit learn构建我的随机森林模型时，我设置了一个条件( sql查询中的where子句)，以便训练数据只包含值大于0的值。我很想知道随机森林如何处理值小于0的测试数据，这是随机森林模型在训练数据中从未见过的
浏览 11提问于2016-08-17得票数 0
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我用Python构建了一个随机森林分类模型，它运行得很好。但是，对于实现，我想从零开始在SQL上构建它。随机森林分类模型有系数吗？特征阳痿值与系数相同吗？
浏览 0提问于2022-02-22得票数 0
我正在尽力重新创建一个公司正在使用的算法，方法是吸收所有的输出并添加一些相关变量(由于缺少库存数据，我无法完美地重新创建该算法)。我猜这是一份机器学习的工作，但我想知道我是从哪里开始的？有什么特别的模型我应该先开始吗？我该用的软件？我应该潜入的课程？
浏览 0提问于2019-12-07得票数 0
我使用h20和r将随机森林转换为使用SciKit Learn的随机森林分类器和python的随机森林。H2O的randomForest模型有一个参数'stopping_rounds‘。有没有一种使用SKLearn随机森林分类器模型在python<e
浏览 16提问于2019-10-09得票数 2
我对python和在一组数据上构建随机森林模型还很陌生。我的原始数据包含33000行和4列。我已经使用以下公式对其进行了标准化：现在，在执行随机森林之后，我有了一个数据框架，其中包含我的预测我试着用下面的公式来标准化它：
denorm_df = (normaliz
浏览 42提问于2018-07-04得票数 -1
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我在R中构建了一个玩具随机森林模型(使用来自caret包的German Credit数据集)，并在PMML 4.0中导出它，并使用Cascading Pattern库部署到Hadoop上。我遇到了一个问题，Cascading Pattern对相同数据的评分(在二进制分类问题上)与R中的相同模型不同。在200个观
浏览 0提问于2014-10-17得票数 2
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我在R中构建了一个玩具随机森林模型(使用来自caret包的German Credit数据集)，并在PMML 4.0中导出它，并使用Cascading Pattern库部署到Hadoop上。我遇到了一个问题，Cascading Pattern对相同数据的评分(在二进制分类问题上)与R中的相同模型不同。在200个观
浏览 6提问于2014-10-17得票数 1
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我有一个包含10000条tweet的数据集(df)，其中有2个观察值(正文和标签)；前4000条tweet被标记为(肯定的或否定的)，我想将其用作训练集来预测其余tweet的标签，根据正文进行测试。我想使用随机森林算法来预测(插入符号包)和交叉验证来确定准确性。我使用了这个脚本：testing <- subset(df[4001:10000,])
fitControl1
浏览 3提问于2018-03-08得票数 0
我试图使用随机森林在Python中执行集群。在随机森林的R实现中，可以设置一个标志来获得邻近矩阵。我似乎在python版本的随机森林中找不到类似的东西。有人知道python版本是否有等效的计算吗？
浏览 0提问于2013-09-09得票数 15
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我想将随机森林模型从ML转换为Python (使用SKlearn.ensemble.RandomForestRegressor )。但是，有一个称为“每个节点的随机分裂数”的超参数。SKlearn的随机森林实现中没有类似的内容。
你知道它在SKlearn随机森林中可能指什么吗？
浏览 0提问于2018-07-03得票数 2
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亚马逊aws的兰登森林公司？
、、、、
我希望重新创建一个在本地构建的随机森林模型，并通过sagemaker进行部署。模型是非常基本的，但作为比较，我想使用同样的在same。我看不出在sagemaker内置的算法中存在随机森林(这似乎很奇怪)--这是我选择的唯一选择吗？仍然在学习容器，这似乎是很多工作，只是一个简单的随机</
浏览 1提问于2019-06-24得票数 4
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我正在寻找Python上的通用随机森林/因果森林算法，但发现它只适用于R：
该算法不能使用随机森林的常规scikit-learn函数来获得。有没有任何可能的方法可以帮助我在Python上执行因果森林或通用随机森林？
浏览 90提问于2021-02-28得票数 1
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问:是否有可能，甚至有必要，在训练一个新模型时，执行交叉验证检查来调优Python随机森林实现的参数(例如scikit学习)，就像R的插入符号中所做的那样？背景R:当使用R的插入符号的随机森林库时，可以通过执行n倍交叉验证来调整参数。背景Python:使用scikit学习，可以实例化一个<em
浏览 0提问于2020-07-31得票数 0
我试图在partykit包中使用基于模型的回归树来构建一个随机森林。我使用mob()函数构建了一个基于模型的树，其中包含一个用户定义的fit()函数，该函数在终端节点返回一个对象。在partykit中有cforest()，它只使用ctree()类型树。我想知道是否可以修改cforest()或编写一个新函数，该函数从基于模
浏览 2提问于2020-08-26得票数 2
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我在VM上构建了一个随机森林模型。它有python 3.5.3，sklearn 0.0和scikit-learn 0.22.2.post1。我正在使用Python3.6Docker构建一个docker，并安装与VM上存在的完全相同的版本和包(注意: did pip freeze to requirement.txt，并使用它在Docker上安装需求在构建<
浏览 58提问于2020-05-27得票数 1
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我正在使用H2O Python使用网格搜索构建一个随机森林模型。我在训练和验证中对数据进行分割，并使用k折叠交叉验证来选择网格搜索中的最佳模型。我能够用训练集上最好的MSE检索模型，但我想检索验证集上具有最高AUC的模型。
我可以用Python编写所有代码，但我想知道是否有一
浏览 2提问于2016-10-23得票数 2
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我正在构建一个具有不同土地覆盖类型的景观中的扩散模型:城市，森林，住宅等。这些土地覆盖类型中的每一种都有一个移动阻力斑块变量，它们可以在斑块集群中找到：住宅-9+随机浮动1.0
森林-1+随机浮动1.0。我希望我的乌龟将阻力值从一个森林斑块簇移动到另一个森林斑块簇。然而，我的
浏览 0提问于2021-05-04得票数 0
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在R中，在运行“随机森林”模型之后，我可以使用save.image("***.RData")来存储模型。然后，我可以直接加载模型来进行预测。rf= RandomForestRegressor(n_estimators=250, max_featu
浏览 385提问于2013-12-18得票数 28
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“自动特征选择用于构建不同子集的许多模型，识别哪些特征有助于构建准确模型，哪些特征没什么帮助。特征选择的一个流行的自动方法称为 递归特征消除（Recursive Feature Elimination）或RFE。 下例在Pima Indians Diabetes数据集上提供RFE方法例子。随机森林算法用于每一轮迭代中评估模型的方法。该算法用于探索所有可能
浏览 682提问于2020-09-03
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