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(6341)
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沙龙
1
回答
如
何在
sklearn
中
获取
DecisionTreeClassifier
树
中
包含
哪些
训练样本
的
树叶
当使用
sklearn
时,会生成
DecisionTreeClassifier
叶子,并且每个叶子都
包含
样本。当前可视化
的
这棵
树
显示了带有叶子
的
树
,以及每个类
的
样本数量。我想确切知道
哪些
样本落在哪个叶
中
?A tree representation 我想得到每个落叶
的
样本,代码或想法都会很有帮助
浏览 18
提问于2019-05-16
得票数 0
1
回答
可以使用scikit learn构建id3决策
树
吗?
、
、
所以我试图构建一个ID3决策
树
,但在
sklearn
的
文档
中
,他们使用
的
算法是CART。但我也读到ID3使用熵和信息增益来构建决策
树
。已尝试使用dtree=
DecisionTreeClassifier
(criterion='entropy'),但生成
的
树
不可靠。要获得ID3决策
树
,我应该在
DecisionTreeClassifier
()
中
编辑
哪些
浏览 9
提问于2019-02-07
得票数 1
1
回答
决策
树
有两个相似的节点
、
、
、
、
我已经使用
sklearn
创建了一个决策
树
。from
sklearn
import treeclf = clf.fit(X, Y) dataframeX
中
的
参数包括- 'Company size'、'Industry_other'、'Account size'、'Country'和'Use case 1
浏览 0
提问于2017-04-23
得票数 1
1
回答
Python分类和回归
树
的
错误
、
、
、
我正在学习如
何在
python中使用决策
树
。我修改了一个示例,以导入csv文件,而不是使用此站点
的
虹膜数据集: import numpy as npfrom
sklearn
.tree import
DecisionTreeClassifier
from
sklearn
import treefrom
sklearn
import metrics # URL
浏览 0
提问于2016-01-13
得票数 0
1
回答
预编译Python脚本并将其
包含
在另一个Python程序
中
、
、
我一直在使用Python
中
的
决策
树
分类器执行一个学习算法。from
sklearn
.tree import
DecisionTreeClassifier
clf.fit(train, train_label)决策
树
分类器接受来自大型文本文件
的
培训标签。我将如
何在
Python
中
做到这一
浏览 0
提问于2018-03-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用于分类和回归
的
递归特征消除模型
、
、
、
、
Recursive Feature Elimination
的
classification和regression可以使用哪种模型。
浏览 0
提问于2019-12-15
得票数 0
3
回答
是否有一种方法可以检索
sklearn
.tree.
DecisionTreeClassifier
生成
的
最终节点数?
、
如果
sklearn
.tree.
DecisionTreeClassifier
没有对max_depth、min_samples等
的
约束,是否有方法检索它生成
的
最终节点数?
浏览 3
提问于2015-01-26
得票数 5
1
回答
使用
sklearn
,我如何找到决策
树
的
深度?
、
、
我正在使用
sklearn
训练决策
树
。当我使用: dt_clf = tree.
DecisionTreeClassifier
() max_depth参数
的
默认值为None。根据文档,如果max_depth为None,则节点将展开,直到所有叶子都是纯
的
,或者直到所有叶子
包含
的
样本少于min_samples_split。在拟合我
的
模型之后,我如何找出max_depth到底是什么呢?get_params()函数帮不上忙。试穿后,get_params()仍然显示为
浏览 15
提问于2019-02-03
得票数 18
回答已采纳
2
回答
函数来决定与可选参数一起使用哪种分类方法- Python
、
、
、
我
的
目标是
包含
一个"mod_type“参数,它指示要运行
的
模型
的
类型,无论是决策
树
还是knn,使用kwargs让用户传入knn
的
可选关键字params "k”和用于决策
树
的
"max_depth“。为此,我使用以下函数:from
sklearn
.datasets import
浏览 6
提问于2022-04-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
滑雪板管道
中
的
变量名
、
、
我需要使用滑雪板库
的
DecisionTreeClassifier
。我
的
数据集中有多个列,我必须虚拟它们。我
的
问题是,在产生
的
模型
中
,我有可变
的
名字-- feature_1,feature_2,.,feature_n.我使用大约400列
的
数据集,因此手动重命名并不是一种理想
的
方法。谢谢。from
sklearn
.impute import SimpleImputer from
sklearn
.pipe
浏览 3
提问于2021-07-12
得票数 0
1
回答
predict_proba如何对
DecisionTreeClassifier
中
的
输入样本X进行学习?
、
、
、
DecisionTreeClassifier
有一种计算输入数据点X
的
概率
的
predict_proba方法。这个预测概率是如何为一个已经训练过
的
模型计算
的
?
浏览 3
提问于2021-08-10
得票数 0
1
回答
获取
值错误:如何使用model.fit
中
的
字符串数据类型为jupyter使用
DecisionTreeClassifier
?
、
、
、
这是密码from
sklearn
.tree import
DecisionTreeClassifier
X = dataset.drop(columns = ["mood"])model =
DecisionTreeClassifier
() model.fit
浏览 9
提问于2022-05-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么
sklearn
根节点不同于最重要
的
特性?
、
、
如
何在
RandomForestClassifier中计算特性重要性?这是一个可复制
的
代码。我运行分类器一次,标准设置为gini,一次设置为entropy。对于它们
中
的
每一个,我都会打印特征重要性并绘制
树
。在这两种情况下,根
树
都是最重要
的
特性。为什么会这样呢?from
sklearn
.datasets import make_classification from
sklearn
.tree import
DecisionTree
浏览 1
提问于2022-06-19
得票数 0
2
回答
scikit-learn使用
的
CART算法是确定性
的
吗?
、
、
我有以下来自scikit-learn网站
的
代码:from
sklearn
.datasets import load_irisfrom
sklearn
.tree import
DecisionTreeClassifier
for i in range(10): clf =
DecisionTreeClassifi
浏览 1
提问于2017-02-23
得票数 1
1
回答
RFE,管道和交叉验证
、
、
我找到了一个关于如何使用RFECV自动选择理想数量
的
特性
的
示例,其内容如下:from
sklearn
.model_selectionimport StratifiedKFold rfecv = RFECV(estimator=RandomForestClassifier但是,我正在检查如何使用RFE对象做同样<
浏览 2
提问于2020-12-14
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何获得决策
树
中
的
所有基尼指数?
、
、
、
我已经使用
sklearn
创建了一个决策
树
,在这里,位于SciKit learn DL包下,即。
sklearn
.tree.
DecisionTreeClassifier
().fit(x,y)。如
何在
每个步骤
中
获得所有可能节点
的
基尼指数?graphviz只给出基尼指数最低
的
节点
的
基尼指数,即用于拆分
的
节点。例如,下面的图像(来自graphviz)告诉我Pclass_lowVMid右指数
的
基尼指数是0.40
浏览 94
提问于2018-12-10
得票数 6
回答已采纳
2
回答
我可以使决策
树
对假阴性更敏感吗?
、
我使用
sklearn
包
中
的
决策
树
分类器来预测数据。我
的
混淆矩阵是这样
的
:我不太关心总
的
准确性,但我需要预测因变量为0
的
时候。换句话说,我想减少假阴性率,我同意假阳性率也会增加
的
事实。有没有办法,如
何在
python
中
做到这一点?我
的
代码有这样
的
结构: clf = tree.
De
浏览 5
提问于2021-11-08
得票数 0
1
回答
Python和GridSearchCV在使用交叉验证和决策
树
分类器时如何消除输入
包含
NaN错误?
、
、
、
我试图对kaggle
的
泰坦尼克数据集
的
决策
树
分类器进行交叉验证。清理数据后
的
第一步是将数据分割成火车和测试设备:x_train, x_test, y_trainimport
DecisionTreeClassifier
对于网格搜索,我使用了GridSearchCV: #Make a, c
浏览 0
提问于2020-02-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Python
中
的
AdaBoost.M1和
DecisionTreeClassifier
、
、
、
、
我正尝试在python
中
实现下面的伪代码,使用
的
是深度= 1
的
sklearn
。
DecisionTreeClassifier
(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=1,min_weig
浏览 0
提问于2019-03-15
得票数 0
1
回答
为什么
DecisionTreeClassifier
(0.23.1
sklearn
)根据输入
的
列顺序给出不同
的
结果?
、
、
当为
sklearn
DecisionTreeClassifier
更改输入列
的
顺序时,精度似乎会发生变化。不应该是这样
的
。我做错了什么?from
sklearn
.datasets import load_irisy = iris编辑在将重新排序应用于整个数据集时,我发现不同
的
结果仍然存
浏览 4
提问于2020-05-26
得票数 1
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