random forest 예제

기능의 중요성은 클래스 간에 가장 안목있는 변수를 알려주어 문제에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 여기에 DIFFWALK, 환자가 어려움 보행이 있는지 여부를 나타내는, 문제 컨텍스트에서 의미가 있는 가장 중요한 기능입니다. RStudio를 사용 하 여 R에서 아래 코드 조각을 실행 하 고 그래서 가서 RStudio를 엽니다. 이 데모의 경우, 당신은 캐리트 패키지와 랜덤 포레스트 패키지를 설치해야합니다. 예: Gini를 계산하는 데 사용한 위의 예제로 살펴보겠습니다. 랜덤 포리스트는 또한 좋은 기능 선택 표시기를 제공합니다. Scikit-learn은 예측에서 각 피처의 상대적 중요도 또는 기여도를 보여 주며 모델에 추가 변수를 제공합니다. 교육 단계에서 각 기능의 관련성 점수를 자동으로 계산합니다. 그런 다음 모든 점수의 합계가 1이 되도록 관련성을 줄입니다. 랜덤 포리스트(Breiman, 2001)는 가장 가까운 이웃 예측자의 한 형태로 생각할 수 있는 앙상블 접근법이다. 매우 상세한 (이론과 예제 모두). 정말이 작업을 주셔서 감사합니다.

좋은 일을 계속. 따라서 임의의 포리스트 추정치는 모든 xθ [ 0 , 1 ] d {디스플레이 스타일 {x} 에서 [0,0,1]^{d}, M M , n ( x , Θ 1 , … , Θ j) {디스플레이 스타일 m_{M,n}(mathbf {x} , Theta _{1}, ldots, Theta _{M})={frac {1}{M}}{j=1}{M=1}{M=1}{M=1}{M=1}{frac {Y_{i}수학BF {1} _{mathbf {X} _{i}에서 A_{n}(mathbf {x} . 임의 회귀 포리스트는 두 가지 수준의 평균을 가지며, 먼저 트리의 대상 셀의 샘플 위에, 그 다음에 모든 트리에 걸쳐 있습니다. 따라서 데이터 포인트의 밀도가 높은 셀에 있는 관측값의 기여도는 덜 채워진 셀에 속하는 관측값보다 작습니다. 임의의 포리스트 방법을 개선하고 잘못된 추정을 보완하기 위해 Scornet[27]은 일반적으로 KeRF를 정의하여 일반적으로 포리스트에 있는 나무가 많을수록 포리스트가 더 견고해 보입니다. 임의 포리스트 분류기에서와 마찬가지로 포리스트의 트리 수가 높을수록 높은 정확도의 결과를 얻게 됩니다. 예를 들어, 위에서는 약한 학습자 5명의 정의했습니다.

이 중 5개, 3개는 `스팸`으로, 2명은 `스팸 이아님`으로 투표됩니다. 이 경우 기본적으로 `스팸`에 대한 투표가 더 높기 때문에 이메일을 스팸으로 간주합니다.