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我正在使用R中的randomForest包处理一个分类问题(结果是二进制的)。我想要得到每一棵树的概率输出(以获得预测区间)。我在预测中设置了predict.all=TRUE参数，但它给我提供了一个800列的矩阵(=我的森林中的树的数量)，并且它们中的每一个都是1或0。如何获得概率输出而不是类？然而，我更改了节点size=50，仍然得到了所有的0和1的无概率。#build model (node size=1)
rf<-randomFo
浏览 5提问于2014-03-14得票数 2
我有许多大型的随机森林分类模型(每个模型运行时间约为60分钟)，这些模型用于使用type="prob“选项进行栅格预测。我对栅格输出很满意(x个类中每个类的概率作为栅格堆栈)。然而，我想要一种简单的方法来将这些概率(具有x层的栅格堆栈，其中x是类的数量)转换为简单的单层分类(即只有赢家，没有概率)。这等同于type="response“。iris.rf, type="prob")
iris.re
浏览 10提问于2017-07-20得票数 0
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随机森林对多数投票
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我使用spark和scala来实现决策树和随机林的多数投票(它们都是以相同的方式配置的--相同的深度，相同数量的基本分类器等等)。数据集在大多数投票的基本分类器之间被平分。据我所知，这两种方法的不同之处在于，用于训练随机林(基本分类器)的数据可能不足以概括整个数据集。我的理解正确吗？如果是这样，观察到的差异的原因可能是什么？
另外，你能告诉我比较这两种方法的文章吗？
浏览 0提问于2019-10-17得票数 2
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我正在使用randomForest来预测NBA的统计数据。拉斯维加斯--赔率是非常有用的，因为它提供了群众的智慧。直觉上，我觉得它们需要标准化来进行分析，但也许randomForest已经足够好了。话虽如此，你会建议以某种方式重塑矢量，以便随机森林能够更好地学习吗？
浏览 0提问于2018-11-01得票数 0
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决策树中的下一个最佳预测
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我使用决策树分类器来预测基于以下数据选择的块。我能够预测基于数据的“块选择”列。怎样才能得到第二好，第三最好的预测等等(我需要一个有序的列表)？我能用决策树得到这个吗？
浏览 0提问于2018-05-10得票数 0
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我在一个包含7个变量的大约1000个观测值的数据集上建立了一个随机森林模型(使用包‘party’的cforest )。反应是二元的(比如结果A和结果B)，6个预测因子都是绝对的。我的问题是，我想得到1000个结果中每一个的概率，就像在一个logistic回归模型中。在后一种情况下，我们可以使用预测(您的模型，type=“响应”)来获得每个结果的概率，在这种情况下，结果A在p<0.5时是有利的，而结果B在p>=0.5时是有利的。似乎在对随机<
浏览 2提问于2017-04-20得票数 0
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我正在研究一个分类问题。我有一个包含相同数量的分类变量和连续变量的数据集。如何在决策树和逻辑回归之间决定使用哪种技术？
浏览 0提问于2015-06-09得票数 17
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图像分割中的轮廓补全
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我正在尝试使用机器学习(即随机森林)进行图像分割。该分类器利用许多不同的像素级特征来将像素分类为边缘像素或非边缘像素。我最近将我的分类器应用于一组即使是手动分割也相当困难的图像()，并仍在努力从结果概率图中获得合理的轮廓。我还将分类器应用于一组更容易的图像，当我将阈值调整为0.95时，获得了相当好的预测轮廓(Rand index > 0.97)。我感兴趣的是通过过滤从概率图中提取的轮廓来改善分割结果。原图如下：专家概
浏览 3提问于2013-11-02得票数 4
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随机森林分类器:哪个类对应于概率
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我正在使用来自pyspark.ml.classification的pyspark.ml.classification+-----+----------+---------------------------------------+
我有一个由2个元素组成的列表，这些元素显然与预测类的概率相对应我的问题：概率[0总是与预测值相对应，而在火花文档中则不清楚！
浏览 1提问于2018-04-04得票数 3
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我最近使用R中的ranger包构建了一个随机森林模型。然而，我注意到在训练期间存储在ranger对象中的预测(可通过模型$ predictions访问)与我使用创建的模型在同一数据集上运行预测命令时获得的预测不匹配。我创建了一个二进制变量，只是为了将其转换为一个分类问题，尽管我在回归树中也看到了类似的结果。是我做错了什么，还是我对随机森林的某些固有属性的理解有误，从而导致了这种情况？
浏览 3提问于2018-08-16得票数 1
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预测类或类概率？
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我目前正在使用H2O进行分类问题数据集。我正在一个python3.6环境中用H2ORandomForestEstimator测试它。我注意到预测方法的结果是给出0到1之间的值(我假设这是概率)。我确保将类型转换为目标属性的类别，仍然得到相同的结果。
浏览 5提问于2018-07-16得票数 12
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,f20_2} {No}因此，训练数据有一个二进制分类标签，而要求是一个回归预测。
我能够提取每个特性w.r.t的相关性的数量。分类标签。是否有必要根据特征与分类标签的相关性，将所谓的重要性加权应用于特征，并将这些权重应用于特征值，为每个客户生成类似评分率的值，并将其用作回归标签？
浏览 1提问于2019-03-06得票数 0
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现在我想对每个实例(而不是整个ts)进行二进制分类。我找到的关于TS分类的所有东西都谈到了标记整个事情。有没有可能用SVM之类的东西完全忽略数据的顺序性质来对每个实例进行分类，或者这只会导致一个非常糟糕的分类器？还有哪些其他选项可以对每个实例进行分类，但仍然将数据视为时间序列？
浏览 0提问于2014-09-21得票数 4
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假设在一棵树的最后一个节点上，我们有10个类0的实例，当整个森林都被训练时，有20个类1的实例。现在，我想知道类计数(10和20)，而不是说为这个节点分配的类是1(因为大多数实例来自类1)。
浏览 2提问于2016-02-03得票数 4
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分类链
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我的问题是如何创建分类链为此，我开始训练一个基于随机森林的分类器，结果没有那么好。所以我开始为每堂课训练7个不同的分类器。当我参加第一班时，为了训练的目的，我把其他班级的班级标签转换为“其他”。
通过这个过程，单个分类器的性能注册了~ 95%+。然后我想，可以用一种最精确的模型首先尝试分类的方式来链接分类器(以瀑布的方式)，其次是最精确的在行上
浏览 0提问于2015-10-29得票数 6
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我希望利用一个随机森林回归在Go使用高尔夫存储库()。据我所知，高尔夫只支持随机森林分类器，它用类和概率()进行预测。是否有一种简单的方法来利用分类器的预测概率，并使用它来形成标量预测(相当于回归者的预测)？
提前感谢！
浏览 3提问于2020-03-25得票数 0
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当使用scikit的分类器-学习多类问题时，是否需要用一种热编码对标签进行编码？例如，我有3个类，在将这些数据输入不同的分类器以进行培训时，简单地将它们标记为0、1和2。据我所知，它似乎运转正常。有些算法，如随机森林，本机处理分类值。对于logistic回归、多层感知器、高斯朴素Bayes和随机森林等方法，如果我没有弄错的话，这些方法似乎是本机处理分类值。这个评估是正确的吗？谁的科学知识-学习的分类器不处理这些输入本地和影响的序号？
浏览 1提问于2018-07-25得票数 3
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