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Ensembles de árboles de regresión

Bosques aleatorios,ÁrbolesdeRegresiónPotenciados y Empaquetados

Un ensemble de árboles de regresión es un modelo predictivo compuesto por una combinación ponderada de varios árboles de regresión. En general, la combinación de varios árboles de regresión aumenta la capacidad predictiva. Para potenciar árboles de regresión mediante LSBoost, utilicefitrensemble。paraempaquetarárbolesderegresióno aumentar un bosque aleatorio[12], utilicefitrensembleoTreeBagger。Para implementar una regresión por cuantiles mediante un empaquetado de árboles de regresión, utiliceTreeBagger

en cuanto a losembles declasificación,como Alboles declasificaciónpotenciAdoso empaquetados,ememembles de subespacacios leateatorios o Modeleos o ModeleosdeCódigosde salida de salida de salida de salida de salida decorreccióndecorrecciónde correccioun de errores(ecoci sus sus sus sigi siglase siglas siglas en ingiifiic s)Ensembles de clasificación

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回归学习者 Train regression models to predict data using supervised machine learning

bloques

RegressionEnsemble Predict Predict responses using ensemble of decision trees for regression

Funciones

expandir todo

fitrensemble 合适的学习者合奏回归
预测 Predict responses using ensemble of regression models
oobPredict Predict out-of-bag response of ensemble
TreeBagger Create bag of decision trees
fitrensemble 合适的学习者合奏回归
预测 使用装袋决策树的合奏预测回应
oobPredict Ensemble predictions for out-of-bag observations
quantilePredict Predict response quantile using bag of regression trees
oobQuantilePredict Quantile predictions for out-of-bag observations from bag of regression trees
crossval Cross validate ensemble
酸橙 Local interpretable model-agnostic explanations (LIME)
partialDependence Compute partial dependence
plotPartialDependence Create partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
预测orImportance Estimates of predictor importance for regression ensemble
shapley Shapley values

Clases

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RegressionEnsemble Ensemble regression
CompactRegressionEnsemble 紧凑的回归合奏类
RegressionPartitionedEnsemble Cross-validated regression ensemble
TreeBagger Bag of decision trees
CompactTreeBagger Compact ensemble of decision trees grown by bootstrap aggregation
回归袋装 Regression ensemble grown by resampling

特姆斯

合奏算法

Learn about different algorithms for ensemble learning.

Framework for Ensemble Learning

Obtain highly accurate predictions by using many weak learners.

火车回归合奏

训练简单的回归合奏。

测试合奏质量

Learn methods to evaluate the predictive quality of an ensemble.

选择随机森林的预测因子

Select split-predictors for random forests using interaction test algorithm.

合奏正则化

自动选择较少的弱学习者作为一个不会降低预测性能的方式。

使用Treebagger的回归树的引导汇总(包袋)

Create aTreeBagger回归的合奏。

使用并行处理进行回归TreeBagger工作流程

Speed up computation by runningTreeBaggerin parallel.

使用分位数回归检测异常值

使用分位数随机森林检测数据中的离群值。

Conditional Quantile Estimation Using Kernel Smoothing

Estimate conditional quantiles of a response given predictor data using quantile random forest and by estimating the conditional distribution function of the response using kernel smoothing.

Tune Random Forest Using Quantile Error and Bayesian Optimization

使用贝叶斯优化调整分位数随机森林。

Predict Responses Using RegressionEnsemble Predict Block

Train a regression ensemble model with optimal hyperparameters, and then use theRegressionEnsemble Predictblock for response prediction.