为什么在决策树分类器中特征重要性的顺序会随着最大深度的选择而变化?
我使用了合成数据,但我没有共享代码,因为它是不必要的和长的。我只是想知道当我改变最大深度时背后的逻辑,为什么重要特性的顺序会发生变化。
dec_tree_clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=4, random_state=23, criterion="entropy")
dec_tree_clf.fit(X_data, y_data)
features importance
z 0.267464
n 0.12469
我试图确定多波段图像分类中最有用的波段(即用于像素分类的红、绿、蓝、近红外等),并编写了以下函数来构建决策树。它采用带熵的sci-工具包学习的决策树分类器作为分裂准则。最后,它使用feature_importances_函数计算每个波段的重要性:
def make_tree(X_train, y_train):
"""prints a decision tree and an array of
the helpfulness of each band"""
dtc = DecisionTreeClassifier(crit
这是我的代码:
set.seed(1)
#Boruta on the HouseVotes84 data from mlbench
library(mlbench) #has HouseVotes84 data
library(h2o) #has rf
#spin up h2o
myh20 <- h2o.init(nthreads = -1)
#read in data, throw some away
data(HouseVotes84)
hvo <- na.omit(HouseVotes84)
#move from R to h2o
mydata <- a
我一直在caltech silhouettes数据集上实现VAE和IWAE模型,并且遇到了一个问题,即VAE的性能略高于IWAE ( VAE的测试LL约为120,IWAE的测试约为133)。我不认为应该是这样的,根据理论和实验产生的here。 我希望有人能在我的实现方式中发现一些问题,这是导致这种情况的原因。 我用来近似q和p的网络与上面附录中详细描述的网络相同。模型的计算部分如下: data_k_vec = data.repeat_interleave(K,0) # Generate K samples (in my case K=50 is producing this behavior
我目前正在做一个使用RandomForestRegressor的用例。为了分别获得基于一个列的训练和测试数据,假设是Home,数据帧被分成字典。几乎完成了建模,但坚持获取字典中每个键的特征重要性(键的数量= 21)。请看下面的代码: hp = pd.get_dummies(hp)
hp = {i: g for i, g in hp.set_index(["Home"]).groupby(level = [0])}
feature = {}; feature_train = {}; feature_test = {}
target = {}; target_train = {