R: неясное поведение функции tuneRF (пакет randomForest)

Я чувствую себя неловко со значением

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 ...

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...

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

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...

Различные результаты с формулой и формулой для обучения карет

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...

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: # randomForest & pROC packages should be installed: # install.packages(c('randomForest', 'pROC')) data(iris) ...

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:

Стратифицированная выборка, кажется, не меняет случайные результаты

Я использую пакет randomForest в R для построения нескольких моделей распространения видов. Моя переменная ответа является двоичной (0 - отсутствие или 1-присутствие) и довольно несбалансированной - для некоторых видов соотношение отсутствий: ...