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我尝试使用randomForest包中包含的tuneRF工具来调优一个随机森林模型，我还在使用插入符号包来调优我的模型。问题是，我正在调整以获得mtry，并且每种方法都会得到不同的结果。问题是，我如何知道哪种方法是最好的方法，以及基于什么？我不清楚我是否应该期待类似或不同的结果。tuneRF:使用这种方法，我得到的最好速度是3 t <- tuneRF
浏览 117提问于2020-04-11得票数 2
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R插入随机林
、、
使用插入包中列车的缺省值，我尝试为dataset xtr2 (dim(xtr2)：7659408)训练一个随机森林模型。问题是，要适应这一功能需要花费太多的时间(一次训练超过一天)。据我所知，train在默认情况下使用引导抽样(25次)和三次随机选择mtry，那么为什么要花这么长时间呢？请注意，我需要在每次运行中对rf进行三次训练(因为我需要用相同的数据对不同随机森林模型的结果进行平均值)，这大约需要三天时间，我需要
浏览 2提问于2016-11-28得票数 1
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但是，tuneRF给出了以下错误： length您将在代码中看到一些注释：2)在训练/测试划分之前，"target“响应变量已转换为factor
我有一种感觉，这与我设置子集的方式有关但我在前面的步骤中使用了相同的方法，没有出现错误。我之前发现了一个
浏览 2提问于2018-09-11得票数 2
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，可以实例化一个随机森林回归器，并对该回
浏览 0提问于2020-07-31得票数 0
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我想自动调优随机森林模型，因为我的变量不断变化的基础上，实时。我正在使用iris数据集。我的代码是library(caret)
fgl.res <- tuneRF(lm[,-5], lm[,5], stepFactor=列索引，并在fgl.res代码中插入。然后使用fgl.res输出的第一行(o/p)并取"mtry = 2 OOB error = 5.33
浏览 3提问于2017-01-25得票数 1
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我是机器学习的新手，我有这个数据集- 。我要预测葡萄酒的质量，这是数据集上的最后一栏，我考虑用神经网络或随机森林来预测，因为神经网络的准确率约为55%，而随机森林的准确率到目前为止达到了73%。我想提高的准确性，further.Below是我写的代码。rf_preds bad good normalgood 7 163 36
norm
浏览 0提问于2019-05-10得票数 1
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我想调优随机森林的超参数使用MLR包。我有几个问题：2)我的调谐范围应该是多少？这里是一个很好的经验法则0到1/3之间的参数吗？如果是这样的话，如果我有不同的数据集，我将如何将其集成到下面的代码中(例如，我将编写什么而不是lower=0和10 =10)？"num
浏览 0提问于2018-06-28得票数 1
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我刚刚创建了一个梯度提升模型，它的样本外预测比随机森林更差。GBM的均方误差比随机森林高10%。下面是我的示例代码。我确定它有没有什么问题。
浏览 1提问于2015-06-10得票数 0
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我正在建立一个随机森林模型。为了微调，我使用了tuneRF函数。给出了最优的测试参数。#Selecting Optimal MTRY parameter下一步:如果上面的函数运行良好，我将在下面的代码中使用beest.m的值。tuneRF函
浏览 5提问于2015-07-03得票数 10
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我是R方面的新手，我需要知道如何绘制从随机森林训练模型中选择的树，该模型是使用插入符号包中的train ()函数创建的。谢谢。
浏览 1提问于2018-07-01得票数 0
$finalModel)当我试图将经过插入符号训练的是否有一种方法可以使用插入符号包调整的最佳参数手动运行RF，以便我可以将模型导出到PMML？
浏览 4提问于2015-01-27得票数 0
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我已经应用随机森林的训练数据，其中有大约100个特征。现在，我想应用特征选择技术，以便在对数据应用随机森林模型之前减少特征的数量。如何使用varImp函数(从插入符号包)来选择重要的特性？如何应用varImp来获取重要的特征子集，然后在应用随机森林分类算法时可以使用？
浏览 0提问于2015-05-04得票数 0
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我正在使用纬度和经度以及陆地卫星数据作为我的随机森林模型的预报器，该模型旨在预测景观中是否有黑云杉树。纬度显示为具有很高的重要性，您可以在地图预测中看到锐利的纬度线的影响。此外，使用tunerF，mtry仅针对2个预测器进行了优化，纬度是其中之一。我的模型不合适吗？
浏览 1提问于2016-01-27得票数 1
2回答
我一直在处理一些非常不平衡的数据，我想使用分层抽样来创建更平衡的随机森林当我运行此示例时，我得到以下错误我遇到过像这样的讨论，建议传入这些参
浏览 27提问于2014-11-12得票数 8
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我正在尝试创建一个随机森林，给定大约10万个输入。为了实现它们，我在method = "parRF"中使用了插入符号包中的train。不幸的是，我的机器内存为128 GB，仍然用完了。现在，我运行的训练方法是：> model_parrf如果我对
浏览 1提问于2014-12-20得票数 2
2回答
是否有方法从R中使用插入符号生成的随机森林模型中获得错误分类项目的列表？随机林试图将每个项分类为七个可能的类中的一个。
浏览 5提问于2014-12-29得票数 0
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我正在对语言数据进行回归，在那里我想预测一个句子的数字情感值。我的数据是120x531。我使用的是一种所谓的“一纸空文”的方法，所以我的数据相对稀少。我想从一个简单的线性回归模型开始，所以我的代码本质上是：model.valence.lm = train(data[,5:531], data[,2], model = "lm"
浏览 3提问于2016-09-05得票数 0
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我有一个由20个特征和大约300,000个观察值组成的数据集。我使用插入符号来训练带有doParallel和四个内核的模型。对于我尝试过的方法(rf，nnet，adabag，svmPoly)，即使在我10%的数据上训练也要花8个多小时。我用bootstrapping重采样了3次，我的tuneLength是5。我能做些什么来加快这个令人痛苦的缓慢过程吗？有人建议使用底层库可以将我的过程加快10倍，但在我走上这条路之前，我想确保没有其他选
浏览 0提问于2015-10-02得票数 12
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随机森林对LightGBMLightGBM和RF在树的构建方式上有所不同:顺序和结果的组合方式。结果表明，如果对参数进行仔细调整，GBM的性能要优于射频。随机森林: RFs使用随机数据样本对每棵树进行独立的训练。这种
浏览 0提问于2019-11-18得票数 9
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