random-forest

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    我在R中有一个数据集(csv文件),其中包含以下变量: - date(m/d/y) - 机器编号(例如“XTR004”) - Failure ,0或1) - 属性1(INT) - 属性2(INT) - 属性3(INT) enter image description here 我有6个月的数据。每天创建一个日志(1行),显示日期,机器编号,机器是否失败以及应与失败相关的3个属性。当机器发生故障(故

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    我正在尝试创建一个用于预测工作薪水的Web应用程序。我已经在我的电脑上离线训练了我的模型,现在正在尝试使Flask应用根据用户输入做出预测。 Training script: https://github.com/datomnurdin/webscraping-indeed/blob/master/analyzer.ipynb Model: https://github.com/datomnu

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    我想创建一个循环,重复自身无限的计时器,说(1000) 例如: 1 2 3 1 2 3 1 2 3 无限重复。

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    我想使用随机森林进行基于吉尼指数的特征选择。我的数据集混合了数字(连续)和分类(字符串)数据。这是该数据集的例子 VAR1 VAR2 198 zcROj17IEC 336 DHeTmBftjz 252.3 crIgUHSK8h 252 ZSNrjIX0Db 我知道树木适用于离散数据(分类),但确实随机森林在Sklearn需要持续的数值数据先离散化还是可以处理?对于分类字符串变量我用下面的与零和一

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    道歉的愚蠢问题 - 总计n00b在这里。 比方说,我有以下数据集。 date,site,category,locale,type,rank,sessions,logins 01/01/2017,google.com,search,US,free,1,3393093,50000 01/01/2017,google.com,overall,US,free,1,3393093,50000 01/0

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    我正在使用R执行我的分析,我将执行四种算法。 1. RF 2. Log Reg 3. SVM 4. LDA 我有50个预测变量和1个目标变量。我所有的预测变量和目标变量都只有二进制数字0和1。 我有以下问题: Should I convert them all into factors? Converting them into factors, and applying RF alg

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    如何查看R中randomForest的算法? 我有尝试: library(randomForest) radomForest 但产量从来就得到的是: function (x, ...) UseMethod("randomForest") <environment: namespace:randomForest> 谢谢!

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    对于下面的代码,我的r平方分数出来为负,但我的精度分数使用K-双倍交叉验证即将达到92%。这可能怎么样?我使用随机森林回归算法来预测一些数据。该数据集的链接在下面的链接中给出: https://www.kaggle.com/ludobenistant/hr-analytics import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preproc

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    早上好Stackoverflow社区! 我想用随机森林算法分析“House Sales in King County”。到目前为止,我设法加载数据,准备数据 - 但我很努力选择正确的目标和自变量。 我的目标是,从数据集中选择所有变量作为输入变量,目标变量应该是价格。 我的代码(见下文)现在可以正常工作,但甚至没有接近我的目标(通过不同的变量预测价格)。我尝试了几种不同的方法 - 但一切都以错误结束

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    是否有一种使用GridSearch自动调整随机森林分类器的方法。我们没有提供这些值,而是有任何方法可以找到最佳的最佳参数值。 rfc = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, max_features='sqrt', oob_score = True) # Use a grid over parameters of interest param_