Создайте двоичный результат со случайным лесом

У меня есть набор данных, который выглядит следующим образом: TEAM1 TEAM2 EXPG1 EXPG2 Gewonnen ADO Den Haag Groningen 1.5950 1.2672 1 Теперь я попытаюсь предсказать столбец Gewonnen на основе EXPG1 и EXPG2. Поэтому я создал обучающий и тестовый набор и создаю следующую м...

Случайные леса с сикитом учатся.9 или ниже

У меня возникли некоторые странные проблемы с установкой Scikit learn на мой mac и мой Linux box. Только сикит учится .9 установок. Есть ли способ узнать случайные леса, используя эту версию?...

Scikit learn-fit transform на тестовом наборе

Я изо всех сил пытаюсь использовать случайный лес в Python с помощью Scikit learn. Моя проблема заключается в том, что я использую его для классификации текста (в 3 - х классах-положительный/отрицательный/нейтральный), и функции, которые я извлекаю, в основном слова/униграммы, поэтому мне нужно преобразовать ...

caret-random-леса не работают: "что-то не так; все значения метрики точности отсутствуют:"

Связанные с ними: получение этой ошибки в каре https://github.com/topepo/caret/issues/160 Я получаю эту ошибку: Something is wrong; all the Accuracy metric values are missing: Accuracy Kappa Min. : NA Min. : NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA Median : NA Median : NA Mean ...

Какова мера, используемая для "важности" в случайном лесу h2o

Вот мой код: set.seed(1) #Boruta on the HouseVotes84 data from mlbench library(mlbench) #has HouseVotes84 data library(h2o) #has rf #spin up h2o myh20 <- h2o.init(nthreads = -1) #read in data, throw some away data(HouseVotes84) hvo <- na.omit(HouseVotes84) #move from R to h2o mydata <- as.h...

Вероятность случайного лесного классификатора имеет только значения 0, 0.1, 0.2... 1

Я пытаюсь использовать случайный лес для классификации моих данных, но когда я генерирую вероятность классификатора, она всегда имеет значение 0, 0.1, 0.2,... 1 в пределах 5 цифр. Это проблема статистики или проблема программного обеспечения? Я использую RandomForestClassifier в scikit-learn ensemble для Py...

Как построить случайные леса в R с отсутствующими значениями (NA)?

Я хотел бы соответствовать случайной модели леса, но когда я звоню library(randomForest) cars$speed[1] <- NA # to simulate missing value model <- randomForest(speed ~., data=cars) Я получаю следующую ошибку Error in na.fail.default(list(speed = c(NA, 4, 7, 7, 8, 9, 10, 10, 10, : missing values ...