Вопросы с тегом «gbm»

Я пытаюсь понять разницу между GBM и Adaboost. Вот что я понял до сих пор: Существуют оба алгоритма повышения, которые учатся на ошибках предыдущей модели и, наконец, составляют взвешенную сумму моделей. GBM и Adaboost очень похожи, за исключением функций потери. Но мне все еще трудно понять идею...

Каковы теоретические причины не обрабатывать пропущенные значения? Машины повышения градиента, деревья регрессии обрабатывают пропущенные значения. Почему Случайный Лес не делает...

У меня был вопрос о параметре глубины взаимодействия в gbm в R. Это может быть вопрос noob, за который я прошу прощения, но как параметр, который, я считаю, обозначает количество терминальных узлов в дереве, в основном указывает X-way взаимодействие между предикторами? Просто пытаюсь понять, как...

Этот вопрос вряд ли поможет будущим посетителям; это относится только к небольшому географическому региону, конкретному моменту времени или необычайно узкой ситуации, которая обычно не применима к всемирной аудитории Интернета. Чтобы сделать этот вопрос более применимым, посетите справочный центр...

Я пытаюсь понять, как работает XGBoost. Я уже понимаю, как деревья с градиентным ускорением работают на Python sklearn. Что мне не ясно, так это то, работает ли XGBoost таким же образом, но быстрее, или если между ним и реализацией python есть фундаментальные различия. Когда я читаю эту статью...

Я имею дело с контролируемой проблемой бинарной классификации. Я хотел бы использовать пакет GBM для классификации людей как незараженных / зараженных. У меня в 15 раз больше незараженных, чем у инфицированных. Мне было интересно, страдают ли модели GBM в случае несбалансированных размеров классов?...

Я экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create...

Я хочу знать, является ли процесс, описанный ниже, действительным / приемлемым и доступно ли любое обоснование. Идея: контролируемые алгоритмы обучения не предполагают базовых структур / распределений данных. В конце дня они выводят точечные оценки. Я надеюсь как-то количественно оценить...

Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в...

Я работаю с моделями GBM, используя пакет caret, и ищу способ решить интервалы прогнозирования для моих прогнозируемых данных. Я много искал, но выдвинул лишь несколько идей, чтобы найти интервалы прогнозирования для Случайного леса. Любая помощь / R код будет принята с...

Есть ли стратегия выбора количества деревьев в GBM? В частности, ntreesаргумент в R«S gbmфункции. Я не понимаю, почему вы не должны устанавливать ntreesмаксимально разумное значение. Я заметил, что большее количество деревьев явно уменьшает изменчивость результатов от нескольких GBM. Я не думаю,...

Документация утверждает, что R gbm с distribution = "adaboost" может использоваться для задачи классификации 0-1. Рассмотрим следующий фрагмент кода: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm,...

Я понимаю, что в модели деревьев повышения есть 3 параметра настройки, т.е. количество деревьев (количество итераций) параметр усадки количество разбиений (размер каждого составляющего дерева) У меня вопрос: для каждого из параметров настройки, как мне найти его оптимальное значение? А какой метод?...

Вопросов: В чем разница (ы) между деревьями регрессионного усиления (BRT) и обобщенными моделями (GBM)? Могут ли они быть взаимозаменяемыми? Является ли одна конкретная форма другой? Почему Риджуэй использовал фразу «Обобщенные модели ускоренной регрессии» (GBM), чтобы описать то, что Фридман ранее...