gbm

8calore

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Python - Scikit trova variabile importanza per le variabili categoriali

Sto provando a usare scikit learn in python per fare un paio di problemi di classificatore (RF, GBM, ecc.). Oltre a costruire modelli e fare previsioni, mi piacerebbe vedere l'importanza variabile. So

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

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5calore

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Comprensione della struttura ad albero nel pacchetto R gbm

Sto riscontrando qualche difficoltà nel comprendere come gli alberi sono strutturati nel pacchetto di macchine con boosting gradiente gbm di R. In particolare, guardando l'output di pretty.gbm.treeQua

r tree gbm 2015-07-08

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5calore

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Differenza nell'uso della memoria tra gbm e blackboost

Sto lavorando su un database con circa 250000 osservazioni e 50 predittori (alcuni sono fattori quindi alla fine circa 100 funzioni) e ho problemi con l'uso della funzione blackboost() (da mboost pacc

r gbm 2014-04-18

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9calore

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Come utilizzare l'algoritmo XGBoost per la regressione in R?

Stavo provando la tecnica XGBoost per la previsione. Poiché la mia variabile dipendente è continua, stavo facendo la regressione usando XGBoost, ma la maggior parte dei riferimenti disponibili in vari

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

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12calore

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Generazione regole GBM - Coding Advice

Uso il pacchetto R GBM come probabilmente la mia prima scelta per la modellazione predittiva. Ci sono così tante cose fantastiche su questo algoritmo, ma quello "cattivo" è che non posso usare facilme

r sas gbm 2012-02-15

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8calore

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Distribuzione multinomiale GBM, come usare predict() per ottenere la classe prevista?

Sto usando la distribuzione multinomiale dal pacchetto gbm in R. Quando uso la funzione predict, ottengo una serie di valori: 5.086328 -4.738346 -8.492738 -5.980720 -4.351102 -4.738044 -3.220387 -4.73

r prediction categorical-data multinomial gbm 2013-08-15

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14calore

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GBM :: interact.gbm vs. Dismo :: gbm.interactions

Sfondo Il manuale di riferimento per le gbm package stati funzione interact.gbm calcola H-statistica di Friedman per valutare la forza delle interazioni variabili. la statistica H è nella scala di [0-

r machine-learning interaction gbm 2015-04-05

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9calore

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In gbm multinomial dist, come utilizzare la previsione per ottenere l'output categoriale?

La mia risposta è una variabile categoriale (alcuni alfabeti), quindi ho usato distribution = 'multinomial' quando ho creato il modello, e ora voglio predire la risposta e ottenere l'output in termini

r machine-learning categorical-data multinomial gbm 2015-04-05

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5calore

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"devianza valida" è nan per il modello GBM, cosa significa questo e come sbarazzarsi di questo?

Sto utilizzando l'aumento gradiente per la classificazione. Anche se il risultato sta migliorando, ma sto ottenendo NaN in validdeviance. Model = gbm.fit( x= x_Train , y = y_Train , dist

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

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9calore

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utilizzando il pacchetto di omissione per trovare i parametri ottimali di GBM

Sto utilizzando il pacchetto R GBM per aumentare la regressione su alcuni dati biologici delle dimensioni 10.000 X 932 e desidero sapere quali sono le impostazioni dei parametri migliori per il pacche

r optimization r-caret gbm 2013-03-25

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