gbm

8Ciepło

1Odpowiedz

Python - Scikit znaleźć zmienne znaczenie zmiennych jakościowych

Próbuję użyć scikit uczyć się w Pythonie, aby zrobić kilka różnych problemów klasyfikatora (RF, GBM, itp.). Oprócz budowania modeli i prognozowania, chciałbym zobaczyć różne znaczenie. Wiem, że istnie

python r scikit-learn random-forest gbm 2015-03-19

---

5Ciepło

1Odpowiedz

Różnica w zużyciu pamięci między gbm i blackboost

Pracuję nad bazą danych z około 250000 obserwacji i 50 predyktorów (niektóre są czynniki tak na koniec około 100 funkcji) i mam problem z wykorzystaniem funkcji blackboost() (od mboost pakiet), które

r gbm 2014-04-18

---

6Ciepło

1Odpowiedz

R: Odcinki drzew od h2o.randomForest() i h2o.gbm()

Poszukuje efektywnego sposobu drukowania drzew w rstudio, przepływu H2O lub lokalnej strony html z modeli RF i GBM h2o podobnych do tego na obrazie w linku poniżej. W szczególności, w jaki sposób możn

r data-visualization random-forest h2o gbm 2016-05-04

---

9Ciepło

2Odpowiedz

Jak korzystać z algorytmu XGBoost dla regresji w R?

Próbowałem techniki XGBoost dla prognozy. Ponieważ moja zmienna zależna jest ciągła, robiłem regresję za pomocą XGBoost, ale większość odnośników dostępnych w różnych portalach służy do klasyfikacji.

r machine-learning gbm xgboost boosting 2015-10-19

---

12Ciepło

2Odpowiedz

Generacja reguł GBM - Porada dotycząca kodowania

Używam pakietu GBM jako prawdopodobnie mój pierwszy wybór do modelowania predykcyjnego. Jest tak wiele wspaniałych rzeczy na temat tego algorytmu, ale jedynym "złym" jest to, że nie mogę łatwo użyć ko

r sas gbm 2012-02-15

---

14Ciepło

1Odpowiedz

GBM :: interact.gbm porównaniu dismo :: gbm.interactions

Tło Instrukcja odniesienia dla gbm package stanów funkcja interact.gbm oblicza Friedmana statystyki H w celu oceny wytrzymałości zmiennych oddziaływań. H-statystyka jest w skali [0-1]. Instrukcja refe

r machine-learning interaction gbm 2015-04-05

---

5Ciepło

1Odpowiedz

"Ważna dewiacja" to nan dla modelu GBM. Co to oznacza i jak się go pozbyć?

Używam dopalania gradientowego dla klasyfikacji. Chociaż wynik jest lepszy, ale otrzymuję NaN w poprawnej wersji. Model = gbm.fit( x= x_Train , y = y_Train , distribution = "bernoulli",

r machine-learning xgboost gbm boosting 2016-05-08

---