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聰明熊資料採礦技術教室:R語言/強化式學習/大數據分析氣象預測

作者:股海戰神聰明熊│2017-04-18 16:04:40│巴幣:8│人氣:1426
日期 2017/04/18

開啟R i386
程式套件 > 安裝 > Taiwan > 從Rcmdr 到 RcmdrPlugin.UCA 和 rattle都要載入

開啟rattle介面
到Rconsole 輸入> library (rattle) > rattle()

隨機森林
隨機森林是一個包含多個決策樹的分類氣,並且其輸出的類別是由個別樹輸出的眾樹而定,將上百棵決策樹的結果整併成一個森林。隨機森林演算處理辨識度不足的決策樹,處理得相當好,例如在二元分類中,其中一個類別的樹木太少,好比低於5%,隨機森林依照最大深度建構個別決策樹,然後在最低偏誤情況之下,結束演算成為決策樹。

氣象預測實作

1.載入資料


2.切換到模組頁 選擇森林 在按執行

意思是當這模型被用到新資料時,有14.45%會錯;
換句話說,有85.55%是正確的。
再下來的confusion matrix 測量了他的全面度

27的意思是: 理論上預測沒下雨,實際上卻有27天有下雨
所以主對角線為正確預測數量。
Class.error 0.465
實際沒下雨,卻預測下雨的比率為 10/(205+10)
Class.error 0.658
實際有下雨,卻預測沒下雨的比率為 27/(27+15)

3.一個500顆的決策樹的結果很難一顆一顆去評估。
所以需要一些簡化的指標來指出相對重要性。

4.繪製視覺化圖表


5.變數重要性的呈現圖

產生樹量為500顆

產生樹量為100顆


比較樹量變化的結果,相當明顯,數量多時,前三名的指標是一致的
數量減少時兩個指標差異就會大

4.整合預測誤差圖

將500顆樹的誤差率結果畫出來,同時也提列OOB數字
從圖形中可以看出明天下雨為YES的狀況預測誤差比較高
遠高於預測明天不會下雨(NO)

5.操作特徵曲線圖
操作特徵曲線是比對

1.正確的預測「會」下雨
2.錯誤預測「會」下雨

這兩者的關係。這樣的圖命中率(HIT) 越接近上端越好
AUC代表是曲線下方面積可以測量操作特徵曲線接近上端方框線的程度。

條件決策樹森林

1.切換到模組頁 選擇條件決策樹森林 並產生100棵樹與500棵樹
按下重要性呈現圖


2.
樹量=100

樹量=500


可以發現最重要的是下午3點所測量到的大氣壓力,關鍵變數很快就找出來
而且沒有變動。在傳統隨機森林法也是如此,隨著樹木增加
整體的結果就會開始改變,等500棵樹都處理完
最重要的4個變數,除了第1個不便之外,其餘則是改變很多。



推進法Boosting

原理
Boosting方法,對Training samples內的每一個觀察值都給一個權重,每次蝶袋後,對分類錯誤的資料加大權重,以使下一次疊代演算時有較多的關注。推進法是一種抽樣方法,以取後不放回為基準。這種不重複抽樣又稱無放回抽樣,即先被抽選的單位不再放回到母體中去,即任何單位一經抽出,就不會再有第二次被抽取的可能性。

(待更新.......)

推薦書 : R資料採礦與數據分析 / 作者 : 何宗武 教授
引用網址:https://home.gamer.com.tw/TrackBack.php?sn=3548172
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留言共 1 篇留言

薯條控
看到 (待更新.......) 會很想當成超連結點下去ㄏㄏ

04-22 18:49

股海戰神聰明熊
抱歉 這幾天比較忙 後面會教機器學習的部分04-23 02:22
股海戰神聰明熊
有問題有興趣 都可以問問04-23 02:29
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4喜歡★joey55661616 可決定是否刪除您的留言,請勿發表違反站規文字。

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