Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1038

[Maxim Dmitrievsky]

Roffield :
Ve rastgele bir orman için "eşik" nerede?

Hangi eşiği hatırlamıyorum, eşiğinizi kastettim, muhtemelen bir ticarete girmek veya başka bir şey için 0.75 veya ne kadar orada (olasılık yazın)

[Maxim Dmitrievsky]

Roffield :
Ve rastgele bir orman için "eşik" nerede?

Logit regresyon durumunda, bir orman durumunda belirli bir sınıfa atanma olasılıklarının ne olduğunu hayal edebiliyorum - ne yazık ki. Bu nedenle, bunlar büyük olasılıkla sözde olasılıklardır ve bu şekilde çalışmamalıdır. 0,75 eşiğinde bu, örneğin bir sınıfa atanma olasılığının 0,6'dan daha yüksek olduğu anlamına gelmemelidir.

En azından ben bununla ilgili bir bilgi okumadım.

[Roffild]

Ve "olasılığı" rastgele orman algoritmasının önemli bir parçası olarak kabul ediyorum, çünkü tüm ağaçların sonucunu hesaplama formülü bunun üzerine kurulu.

Hatta bu "olasılığı" hesaba katarak ağaç sayısını belirledim.

[Aleksey Vyazmikin]

Roffield :

Ve "olasılığı" rastgele orman algoritmasının önemli bir parçası olarak kabul ediyorum, çünkü tüm ağaçların sonucunu hesaplama formülü bunun üzerine kurulu.

Hatta bu "olasılığı" hesaba katarak ağaç sayısını belirledim.

Örnek alanın kaç tane yaprak kapladığını hesaba katıyor musunuz? Böyle bir ağacın her yaprağının yüksek yeterlilik olasılığını göz önünde bulundurarak, mevcut durum hakkında oylama yapan komitenin büyüklüğü?

[Roffild]

Alexey Vyazmikin :

Örnek alanın kaç tane yaprak kapladığını hesaba katıyor musunuz? Böyle bir ağacın her yaprağının yüksek yeterlilik olasılığını göz önünde bulundurarak, mevcut durum hakkında oylama yapan komitenin büyüklüğü?

Son dal, eğitim örneğinin en az 25 çeşidinden sorumludur. Spark seçeneklerinde ayarlayın. AlgLib'de böyle bir parametre yoktur.

[Aleksey Vyazmikin]

Roffield :
Son dal, eğitim örneğinin en az 25 çeşidinden sorumludur. Spark seçeneklerinde ayarlayın. AlgLib'de böyle bir parametre yoktur.

Belki de kendimi bu şekilde ifade edemedim.

Diyelim ki 100 ağacımız var, aynı zamanda ağacın her yaprağı (basit bir seçenek 2 seçenek ile) bir sınıflandırma üretiyor, yani çok büyük bir hataya sahip ağaçların oylamaya katılabileceği gerçeği de - örneğin 49/51 , bu da ortalama tahmini önemli ölçüde bozacaktır. Belki de bu tür yaprakların oylanmasına katılımdan tamamen kurtulmaya değer mi? Öngörü yeteneğinin olmaması, belirli verilerle çalışırken daha çok kötü bir ağaç yaprağı modelinden bahseder.

[СанСаныч Фоменко]

Python ve R dahil olmak üzere programlama dillerinin yeni sıralaması

[Yuriy Asaulenko]

San Sanych Fomenko :
Python ve R dahil olmak üzere programlama dillerinin yeni sıralaması

İyi malzeme. Ancak R ve Python hakkında kendi sonuçlarınız çok uzak. Genellikle kriterlerinize göre karşılaştırılamazlar - zemin yumuşak ile sıcak olarak.

[СанСаныч Фоменко]

Yuri Asaulenko :
İyi malzeme. Ancak R ve Python hakkında kendi sonuçlarınız çok uzak. Genellikle kriterlerinize göre karşılaştırılamazlar - zemin yumuşak ile sıcak olarak.

Ve daha spesifik olarak?

Dillerin referans aygıtlarını karşılaştırırım.

Ve nasıl gerekli?

[Yuriy Asaulenko]

San Sanych Fomenko :

Ve daha spesifik olarak?

Dillerin referans aygıtlarını karşılaştırırım.

Ve nasıl gerekli?

Niceliksel olarak, traktörlerden daha fazla araba var, ancak bunları birbirleriyle karşılaştırmak saçmalık.

Referansa göre - hem orada hem de orada, kapsamlı. Modüllere göre - kısmen örtüşür.

Python'un R'de bir bağlantı noktası var gibi görünüyor ve R'den python'a.

Zor bir göreviniz varsa, o zaman herhangi bir ortamda, kesinlikle herhangi bir dilde çalışmak, siz, öyle ya da böyle, dışarıdan bir şey taşımak zorunda kalacaksınız. Beğenirseniz beğenmezsiniz, ancak önyükleme yapmak için bir kamyona, traktöre ve ekskavatöre sahip olmanız gerekir - uygulanabilirlik açısından genellikle 30. sıradadır.