我按照这个例子:https://www.2021.ai/randsharkmachinelearning/在R上运行此命令时:sharkFit我得到:ErrorinSharkRFTrain(X,Y,nTrees=100):Shouldnotcallthis.Fixtherandomnumbersgeneratorifyouneedthis.478这个异常是从此“cpp”行抛出的:trainer.train(model,trainData);我怀疑原因写在这里:https://github.com/aydindemircioglu/RcppShark#notesTherandomnumb
命令:hadoopjar/opt/cloudera/parcels/CDH-5.0.0-1.cdh5.0.0.p0.47/lib/mahout/mahout-examples-0.8-cdh5.0.0-job.jarorg.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.BuildForest–dadvert-train.csv–dsadvert-info–t100-oadvert-model产生错误:org.apache.commons.cli2.OptionException:Unexpected–dwhileprocessingOptions这似乎不可
1.1项目主要功能介绍（1）前端图像采集系统采用高清视频和热成像相结合的双镜头监控设备。前端视频监控站采用200万高清网络摄像机，和500mm以上长焦变倍透雾镜头，图像更加清晰、细腻，相比传统的监控摄像机，画面清晰度提高了3—5倍。利用数字网络云台，还可以实现左右360度上下45度自动巡航，近的能看清树叶上的虫子种类，远的能看到10公里外燃烧的火灾现场。同时配备热成像夜视仪，热成像视频还可以在热源高于地表温度的情况下看清一切热源，并可进行录像和图像抓拍。彻底解决原先监控夜晚和大雾天气无法观看的弊端，实现真正意义上的24小时不间断监控。（2）前端基站防盗和广播喊话功能在前端监控铁塔上安装了功放、
如果我有一个训练有素的随机森林，有什么办法可以让我获得森林在测试样本上每个类(class)获得的票数？一定比例的选票会更好。类似于CVRTrees::predict，但得到的是原始输出以及预测的类。谢谢编辑进一步解释我的目标，这样我就有可能得到解决我的问题而不一定是我的问题的答案。要回答我知道多少，那就太少了。这是一个真实世界的应用程序，我正在努力让自己尽快熟悉所有这些。本质上，我研究的是判别式分类器，要求我能够比较2个(或更多)独立分类器之间的输出。我的意思是独立的，因为他们可能知道也可能不知道整个类集，但是确实存在一组类，其中所有分类器都包含此类的子集。虽然我最初是从每个分类器收集
似乎有时会更新字段，但有时不会。无法获取模式或复制强制更新的方式。 最佳答案 您能否在几分钟后检查您的字段是否更新？在您的管理员中看到您的更新之前可能会有短暂的延迟。 关于node.js-更新我的模型后，森林管理员没有更新字段，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43816464/
我正在尝试使用随机森林和逻辑回归来预测二元变量。我有严重不平衡的类(class)(Y=1的大约1.5%)。随机森林中的默认特征重要性技术基于分类准确度(错误率)——这已被证明是不平衡类别的糟糕衡量标准(参见here和here)。ThetwostandardVIMsforfeatureselectionwithRFaretheGiniVIMandthepermutationVIM.RoughlyspeakingtheGiniVIMofapredictorofinterestisthesumovertheforestofthedecreasesofGiniimpuritygenerated
我已经使用pandas和scikitlearn开发了一个垃圾邮件分类器，可以将其集成到我们基于hadoop的系统中。为此，我需要将我的分类器导出为比酸洗更常见的格式。预测模型标记语言(PMML)是我首选的导出格式。它与我们已经使用的Cascading配合使用非常好。然而，令人惊讶的是，我找不到任何将scikit-learn模型导出到PMML的python库。有没有人有过这个用例的经验？是否有任何形式的PMML替代方案可以在scikit-learn和hadoop之间提供互操作性？可靠的PMML导出库怎么样？ 最佳答案 你可以使用Py2
在sklearn中构建随机森林的kwargs之一是"verbose".文档说它Controlstheverbosityofthetreebuildingprocess网上查了下还是不太明白这是什么意思。 最佳答案 关键字参数的冗长通常意味着为任务显示更多“冗长”的信息。在这种情况下，对于机器学习，通过将verbose设置为更高的数字(2vs1)，您可能会看到有关树构建过程的更多信息。查看anothermachinelearningapplication的详细设置可能有助于理解原理。 关于
如果理解正确，在计算随机森林估计量时通常会应用自举，这意味着树(i)仅使用来自样本(i)的数据构建，并通过替换选择。我想知道sklearnRandomForestRegressor的样本大小是多少用途。我唯一看到的是接近:bootstrap:boolean,optional(default=True)Whetherbootstrapsamplesareusedwhenbuildingtrees.但是没有办法指定样本量的大小或比例，也没有告诉我默认样本量。我觉得至少应该有办法知道默认样本大小是多少，我错过了什么？ 最佳答案 呃，我同意
我正在尝试绘制随机森林模型的特征重要性并将每个特征重要性映射回原始系数。我设法创建了一个显示重要性的图，并使用原始变量名称作为标签，但现在它按照变量名称在数据集中的顺序(而不是按重要性顺序)对变量名称进行排序。我如何按照功能重要性对它们进行排序？谢谢!我的代码是:importances=brf.feature_importances_std=np.std([tree.feature_importances_fortreeinbrf.estimators_],axis=0)indices=np.argsort(importances)[::-1]#Printthefeatureranki
