我正在尝试实现AdaBoost算法,并将决策树桩作为弱学习器,尽管我不能完全理解此算法的结构。我正在学习维基百科页面上的算法- 由于算法是迭代的,我们从't in 1...T‘开始迭代,但是这个T到底是什么呢?它是数据集中样本的总数,还是可以拆分决策树桩的可能特征的数量?如果这是样本的数量,那么这是否意味着我们可能会在多个弱学习者中对相同的特征进行分裂?或者,加权数据样本的方法会阻止这种情况的发生吗?
我正在学习关于使用python的数据科学的udemy课程。本课程侧重于算法的输出,而较少关注算法本身。特别是,我正在执行一个决策树。每次我在python上运行算法,也使用相同的样本,算法给我一个稍微不同的决策树。我问过导师,他们告诉我:“决策树不能保证每一次运行的结果是相同的,因为它的性质。”有人可以解释我为什么要更详细的解释,或者给我一个好书的建议?
我完成了数据导入的决策树:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import tree
并执行以下命令:
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
我试着使用sklearn来使用一个简单的决策树分类器,它抱怨说现在不支持使用一维数组,必须使用X.reshape(1,-1)。我确实这样做了,但它已经将我的标签列表转换为只有一个元素的列表列表,因此现在标签和样本的数量不匹配。我的labels=0,0,1,1列表中的另一个单词变成了[0 0 11]。谢谢
这是我使用的简单代码:
from sklearn import tree
import numpy as np
features =[[140,1],[130,1],[150,0],[170,0]]
labels=[0,0,1,1]
labels = np.array(labels).resh
我在一个机器学习应用程序上工作,并使用Weka进行测试、比较分类算法等。在对Weka进行测试操作之后,我决定使用J48决策树。我分析了Weka产生的剪枝树,并将其实现为C格式。但是,如果我在程序中测试了用作Weka输入的数据,结果与Weka的混淆矩阵不一样。在Weka的测试选项中,我选择了“使用培训集”,并使用了决策树。这是混淆矩阵和我的结果:
===混淆矩阵===
a b c d e f g <-- classified as
178 1 0 1 13 2 7 | a = InstantMess
假设我们有一个二进制分类问题,我们在数据集上构建了一个决策树。
假设我们有5个特征,那么决策树将在第一步中选择最优的特征,并在这个特征上选择最佳的阈值来分割数据集,然后继续使树更深。best的定义是分类误差最小的。
我的问题是:既然决策树在每一步都会选择最佳的特征来分割,那么为什么随机森林(也就是许多决策树)是对决策树的改进?一个决策树不就足够了吗?
更新
我的意思是:如果你有一个decision tree classifier和一个参数相同的random forest classifier (max_depth,number of children等),那么decision tree cla
我可视化了我的决策树辅助器,我注意到,样本的总和是错误的或者是不同的--“值”值与样本的值不匹配(屏幕快照)?我是否曲解了我的决策树?我想如果在我的节点中得到100个样本,其中40个是真的,60个是假的,我就会得到我的下一个节点40个(或60个)样本,这些样本再次被分割.
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import tree
tree1=DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",max_features=13,max_leaf_nodes=75,min_impurity_de
我正在处理一个有六个有序类的序数分类问题,我想将一个神经网络分类器和一个尽可能简单、无参数的基线分类器进行比较。
在我的例子中,我希望基线只使用神经网络使用的最重要的单一特性X。对于这个特定的问题,寻找一组类阈值\{t_i\}是有意义的,它允许我将其分类为:
X <= t_0 -> class 0
t_0 < X <= t_1 -> class 1
t_1 < X <= t_2 -> class 2
t_2 < X <= t_3 -> class 3
t_3 < X <= t_4 -> class
利用MFCC算法得到了一些声音变量的特征。我想用K-Means对它们进行聚类。我有70帧,每帧都有9个倒谱系数用于一个语音样本。这意味着我有一个类似于70*9大小的矩阵。
让我们假设A,B和C是语音记录
一个是:
List<List<Double>> -> 70*9 array (I can use Vector instead of List)
B和C的长度也是一样的。
我不想聚类每一帧,我想聚类每一帧块(在我的例子中,一组有70帧)。
我如何在Java中用K-Means实现它?
我试图理解为什么添加equalTo会使我的测试失败。我用一个简单的类和测试重新创建了这个问题。
第一个测试通过,第二个测试失败。
样本类
public class Class {
Map<String, Boolean> data = new HashMap<>();
public Map<String, Boolean> getData(boolean access) {
if (!access)
return null;
return data;
}}
试题班
public class ClassTest {
@I