Как работать с ROC-анализом нескольких классов в R (пакет pROC)?

Например, когда я использую функцию multiclass.roc в R (пакет pROC), я обучил набор данных случайным лесом, вот мой код:

Есть ли у случайного леса в R ограничение размера обучающих данных?

Я тренирую случайные леса на моих данных обучения, которые имеют 114954 строк и 135 столбцов (предикторов). И я получаю следующую ошибку. model <- randomForest(u_b_stars~. ,data=traindata,importance=TRUE,do.trace=100, keep.forest=TRUE, mtry=30) ...

Случайный лесной пакет в R показывает ошибку во время предсказания (), если в тестовых данных присутствуют новые уровни факторов. Есть ли способ избежать этой ошибки?

У меня есть 30 факторных уровней предиктора в моих данных обучения. У меня снова есть 30 уровней факторов одного и того же предиктора в моих тестовых данных, но некоторые уровни отличаются. И randomForest не предсказывает, если уровни ...

Scikit learn - fit_transform на тестовом наборе

Я изо всех сил пытаюсь использовать Random Forest в Python с Scikit Learn. Моя проблема в том, что я использую его для классификации текста (в 3 классах - по...

Различные результаты с формулой и формулой для обучения карет

Как вывести классификатор RandomForest из питона?

Я обучил RandomForestClassifier из Python Sckit Learn Module с очень большим набором данных, но вопрос в том, как я могу сохранить эту модель и позволить дру...

r случайная ошибка леса - типы предикторов в новых данных не совпадают

Разница результатов прогноза в модели случайного леса

Я построил модель Random Forest и получил два разных результата прогнозирования, когда написал две разные строки кода для генерации прогноза. Интересно, како...

Проблемы с параметром tuneGrid в случайном лесу

Я имел дело с некоторыми крайне несбалансированными данными и хотел бы использовать стратифицированную выборку для создания более сбалансированных случайных ...

R: неясное поведение функции tuneRF (пакет randomForest)

Я чувствую себя неловко со значением