random-forest 相关问题

在学习算法和统计分类中，随机森林是一个集合分类器，包含在许多决策树中。它输出的类是各个树输出的类的模式，换句话说，是具有最高频率的类。

如何恢复或转换one-hot编码列并显示原始特征的特征重要性而不是编码形式？

使用RandomForestClassifier，这是当前重要的功能列表：帐单长度 0.367075 鳍状肢长度毫米 0.196314 帐单深度 0.153329 身体质量g 0.152304

random-forest feature-selection one-hot-encoding

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我正在使用sklearn 1.4.1，但随机森林仍然无法处理缺失值

我读过 sklearn > 1.4 中的随机森林算法应该能够处理 NaN。我检查过我是否拥有最新版本的 Sklearn。！ pip install --升级 scikit-learn 导入sklearn p...

python-3.x scikit-learn google-colaboratory random-forest missing-data

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将函数forest_model中的x轴更改为对数

我已经安装了这个物流模型：型号 <- glm(Groupe~Cluster+age, family="binomial",data= base) And I'd like to present the results as a forest plot using this code: forest_model(model,

r random-forest

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随机森林 - 针对 AUC 或 F1 分数进行优化

我在sklearn中使用随机森林，并且我的数据集相当不平衡（20％的正类，80％的其他类）。有没有办法让它针对某些指标进行训练（优化），并将其纳入

python machine-learning scikit-learn data-science random-forest

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Class_weight 参数不会影响 RandomForestClassifier 不平衡数据集中的结果

我对机器学习还很陌生，现在我正在中型数据集中预测员工流失。我已经能够顺利运行一切，但是，由于数据集不平衡，我已经

python scikit-learn random-forest imbalanced-data

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Class_weight 不影响我的 RandomForestClassifier 结果

我对机器学习还很陌生，现在我正在中型数据集中预测员工流失。我已经能够顺利运行一切，但是，由于数据集不平衡，我已经

python scikit-learn random-forest imbalanced-data

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R包partykit函数cforest如何与applyfun参数一起使用以在Windows上进行多核并行处理

R partykit 包中的 cforest 函数有一个参数 applyfun，文档表明该函数可用于应用“带有参数 function(X, FUN, ...)&qu...的可选 lapply 样式函数”

r windows parallel-processing random-forest partykit

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尝试创建汇总图时，二元分类中 SHAP 值的数组形状不正确

我正在尝试使用 SHAP 为随机森林分类模型制作一个非常简单的汇总图。只是为了看看我是否能得到正确的语法，我生成了一个玩具示例并随机适合......

python classification random-forest shap

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cross_validate得到的auc和RocCurveDisplay的值不同

在训练随机森林分类器后，我尝试了两种计算 AUC 分数的方法。第一个是从 cross_validate 函数获取指标： numeric_transformer = make_pipeline(

python machine-learning random-forest cross-validation roc

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我想优化/从我的变量重要性图中删除一些东西

我目前正在尝试可视化我的变量重要性图，但我的图看起来都被压扁了。我对 R 不太熟悉，所以我想问是否有人知道如何使绘图更具可读性/更好

r plot random-forest

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当我尝试了所有测试并且得到了合理的分数时，为什么我的混淆矩阵是这样的？

我正在使用 sklearn 的随机森林分类，除了混淆矩阵之外，我在所有方面都得到了不错的结果，这里是代码和结果火车的标签分布...

python machine-learning scikit-learn random-forest confusion-matrix

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机器学习：为什么我的混淆矩阵是这样的？当我尝试了所有测试并且得到了合理的分数时

我正在使用 scklearn 的随机森林分类，除了混淆矩阵之外，我在所有方面都得到了不错的结果，这里是代码和结果 TRA的标签分布...

python machine-learning scikit-learn random-forest confusion-matrix

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随机森林项目

我对机器学习非常陌生，这是我作为大学课程的一部分正在从事的第一个项目。我选择了英国足球比赛。我选择使用随机森林。使用

python machine-learning random-forest

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RandomForestClassifier GridSearchCV 和显式编码的 RandomForestCLassifier 之间的 roc_auc_score 不同

为什么具有特定参数的经过训练的 RandomForestClassifier 无法与使用 GridSearchCV 改变这些参数的性能相匹配？ def random_forest(X_train, y_train): 来自 sklearn.en...

python scikit-learn random-forest gridsearchcv auc

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在时间点对物种或群落相互作用进行建模

我收集了三个不同年份的丰度、混合分类群物种的数据，其中数据框的每一行对应于在独特地点观察到的物种。我从tr收集节肢动物...

r random-forest

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RandomForestClassifier GridSearchCV 和显式编码的 RandomForestCLassifier 之间的 roc_auc_score 不同

为什么具有特定参数的经过训练的 RandomForestClassifier 无法与使用 GridSearchCV 改变这些参数的性能相匹配？ def random_forest(X_train, y_train): 来自 sklearn.en...

python scikit-learn random-forest gridsearchcv auc

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auc_score 不同

为什么具有特定参数的经过训练的 RandomForestClassifier 无法与使用 GridSearchCV 改变这些参数的性能相匹配？ def random_forest(X_train, y_train): 来自 sklearn.en...

python scikit-learn random-forest gridsearchcv auc

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SKLearn 算法比处理原生 NaN 值

我有一个很大的数据集，其中有很多缺失值。我在这里看到了处理原生 NaN 值的 SKLearn 算法列表：https://scikit-learn.org/stable/modules/impute.html#estimators-that-handle-nan-

scikit-learn random-forest missing-data

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部分依赖图 - 使用缩放数据开发的模型，如何取消 PDP 缩放？

我已经用Python制作了一个随机森林分类器模型，现在想要制作部分依赖图（PDP）。我使用缩放数据来训练和测试模型，并使 PDP 如下所示：

python machine-learning scikit-learn random-forest

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RandomForest n_estimators 计算 [已关闭]

我正在分析数据和训练模型，稍后将用于日期预测应用程序。目前，我的服务器上有大约 700 万行数据（表大小 = 6,400,000 行 x 8 列）。我是

python random-forest training-data

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