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如何重塑决策树的数据?
重塑决策树的数据可以通过以下步骤实现:
数据收集:收集决策树所需的原始数据。这些数据可以来自各种来源,如数据库、文件、API等。
数据清洗:对收集到的数据进行清洗和预处理,包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。确保数据的质量和完整性。
特征选择:根据决策树的目标和需求,选择合适的特征。特征选择是决策树构建的关键步骤,它决定了决策树的准确性和效果。
数据转换:根据特征的类型和决策树算法的要求,对数据进行转换。例如,将分类变量转换为数值型变量,进行标准化或归一化处理等。
数据划分:将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于构建决策树模型,测试集用于评估模型的性能和准确性。
决策树构建:使用选择的特征和训练集数据,利用决策树算法构建决策树模型。常用的决策树算法包括ID3、C4.5、CART等。
决策树优化:对构建的决策树模型进行优化,包括剪枝、减少过拟合等操作,提高模型的泛化能力和准确性。
决策树评估:使用测试集数据对构建的决策树模型进行评估,计算模型的准确率、召回率、F1值等指标,评估模型的性能。
决策树应用:将构建好的决策树模型应用于实际场景中,进行预测和决策。根据决策树的结果,进行相应的操作或决策。
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1
回答
如何
重塑
决策树
的
数据
?
、
、
我正在学习一个机器学习类,并且已经按照
决策树
的
简单示例
的
说明进行了操作。代码是有效
的
,直到我得到预测结果。我得到以下错误:
浏览 6
提问于2019-11-19
得票数 3
回答已采纳
1
回答
混淆矩阵与分类图像
的
不一致性
、
、
、
由于我
的
地理信息系统软件
的
计算能力有限,我试图在R中实现随机森林,以便进行图像分类。我
的
输入是一个多波段TIFF图像,它被训练成一个ArcGIS文件(目标值0和1)。该代码在技术上可以工作,并产生有效
的
输出。当我查看混淆矩阵时,我得到以下信息:0 11 3 0.214285714这对我
的
数据
来说是明智
的
然而,当我在GIS软件中绘制出图像分类
浏览 6
提问于2019-10-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
分类和回归
决策树
是
如何
工作
的
?
、
我是初学者,正在学习
数据
科学。我想知道
决策树
背后
的
理论。谢谢
浏览 1
提问于2018-01-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
我可以使用什么网络技术来支持
决策树
?
、
、
他们希望有以下特点:移动并不重要,但与旧浏览器
的
兼容性将是一个巨大
的
好处。他们希望它是视觉
的
和可听到
的
支助4种语文能够从他们可以生成
的
文件(xml等)中读取游戏流。
数据
库存储
决策树
的
设计浏览器兼容性 我倾向于谷歌应用引擎/GWT解决方案,但我不确定什么技术是最
浏览 0
提问于2012-06-18
得票数 1
回答已采纳
2
回答
弱分类器
、
、
、
我正在尝试实现一个使用AdaBoost算法
的
应用程序。我知道AdaBoost使用一组弱分类器,但我不知道这些弱分类器是什么。你能用一个例子给我解释一下吗?如果我必须创建自己
的
弱分类器,或者我需要使用某种算法,你能告诉我吗?
浏览 0
提问于2012-08-24
得票数 15
回答已采纳
2
回答
决策树
分析问题
、
、
、
、
我目前正在处理R
的
一个问题。我想将分类树应用于
数据
集,但结果似乎是错误
的
,因为我已经使用Weka解决了相同
的
问题,并且我得到了不同
的
结果。我获得了csv文件中包含
的
数据
集,如下所示:40-49,premeno,30-34,3-5,yes,2
浏览 5
提问于2016-10-25
得票数 2
2
回答
J48算法与ID3算法输出
的
WEKA差异
、
、
我有一个
数据
集,我在WEKA中使用J48和ID3算法进行分类。J48算法
的
输出是:使用ID3
的
输出是% Root relative squared error
浏览 3
提问于2015-04-09
得票数 0
1
回答
随机森林与RainForest之争
、
、
我研究过随机林和RainForest
的
论文,但它们有点让人困惑!总之,我理解这些算法
的
以下步骤。你能帮我查出我说
的
对不对吗?定义树数在每个分区构造树上(在每个节点中选择一个特征子样本)用于对新实例进行分类时,可以对所有树进行投票。在RainForest中:构建AVC-分区集 通过计算AVC-集上
的
纯度标准(如gini-索引),在分区上构建树。
浏览 0
提问于2018-05-16
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何
应用从sciki-learn
决策树
中学习
的
规则
、
我正在scikit-learn中构建
决策树
。搜索stackoverflow可以找到一种方法来提取与每个叶相关联
的
规则。现在我
的
目标是将这些规则应用到新
的
观察中,看看新
的
观察将在什么叶子中结束。这是一个抽象
的
例子。假设我们得到了叶#1
的
规则。a<5和b>7,那么observation属于叶#1。现在我想进行新
的
观察,并将这些规则应用于它,以检查它最终是在哪个叶中。我尝试使用
决策树
来达到分割
的
目的。
浏览 29
提问于2016-09-26
得票数 2
回答已采纳
2
回答
为潜在客户开发一个相似的营销形象。
、
、
我在一家企业对企业
的
公司工作,该公司拥有一个大型
的
现有客户(小型企业)
数据
库,其中包含描述每个客户
的
各种
数据
列(例如,行业、信誉、财务
数据
等)。我知道有几家营销
数据
供应商维护着小型企业
数据
库,它们
的
数据
列与我
的
公司类似。 问:使用我
的
公司已经拥有的
数据
,我
如何
才能确定哪些客户在供应商
的
数据
库中有最大
的<
浏览 0
提问于2017-02-11
得票数 0
1
回答
如何
使用R处理“rpart”
决策树
中
的
连续变量和离散变量?
、
、
、
我正在使用R中
的
包rpart创建一些
决策树
,我
的
数据
集中有一些离散变量,如年龄、no.of.children。但是最终
的
决策树
有这些变量n个小数。这意味着,它被认为是连续变量。
如何
避免这种情况,以及
如何
在
决策树
中将这些变量作为离散变量?
浏览 1
提问于2013-03-11
得票数 3
1
回答
如何
将在同一类型
数据
中学习
的
两个购物车
决策树
结合起来?
、
、
、
、
我们有分布式
数据
中心,我们在每个
数据
中心建立
决策树
。我们
的
问题是将我们
的
购物车
决策树
组合成一个购物车
决策树
。每个
数据
中心中
的
数据
与同一事件相关(例如来自光传感器
的
数据
)。我知道
如何
推广方法,但它们并没有给出我们想要
的
结果。 有什么已知
的
方法可以做到这一点吗?
浏览 0
提问于2016-10-20
得票数 1
回答已采纳
4
回答
为什么
决策树
会有很大
的
方差?
、
、
、
、
我听说
决策树
可能有很大
的
方差,对于
数据
集D,将其分成测试/训练,
决策树
可能会因
数据
如何
被分割而有很大
的
不同。显然,这为诸如随机森林之类
的
算法提供了动力。只是一个注释-我没有真正遵循当前
的
答案,并未能在评论中解决这一问题。
浏览 0
提问于2019-03-28
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如果一个
决策树
找不到一个合适
的
特性来选择作为根节点,那么
决策树
将
如何
处理呢?
、
当我看
决策树
时,它们从一个根节点开始,选择最合适
的
特性来进一步分离。如果
决策树
无法作为根节点从
数据
中找到最合适
的
特性,怎么办?在这种情况下,
决策树
是
如何
处理
的
?
浏览 0
提问于2019-08-21
得票数 0
回答已采纳
2
回答
(新手)
决策树
分类器分割先例
、
、
、
、
我有一个有4个分类特征
的
数据
集(胆固醇、收缩压、舒张压和吸烟率)。我使用
决策树
分类器来找出中风
的
概率。我正在试图验证我对Python所做
的
拆分过程
的
理解。由于它是一棵二叉树,所以有三种可能
的
方法来拆分第一个特性,即将类别{0和1分组为叶,将2分组到另一叶}或{0和2,1},或{0,1和2}。我所知道
的
(请在这里纠正我)是选择
的
分裂是一个具有最高
的
信息增益。我计算了三种分组方案中
的
每一种
的</
浏览 0
提问于2019-12-24
得票数 3
1
回答
feature_importances_在sklearn陷阱方法中
的
解释
、
、
、
在预测之后,feature_importances_ (特别是GradientBoostingClassifier,但可能存在于其他方法)具有重要
的
特性。根据文档,越高,特性就越重要。我得到
的
数值从0.02到10^-6或0。 如果一个特征
的
重要性为0.02,那么它
的
重要性占所有特征
的
2%,但这与预测
的
准确性或预测相关性有什么关系呢?我能否解释这个数字,并明白删除这些特征会
如何
影响预测?
浏览 0
提问于2016-01-11
得票数 3
回答已采纳
1
回答
决策树
-非常稀疏特征
的
预处理
、
如何
为
决策树
的
稀疏特性预处理
数据
?它提到这一点: 为什么选择
决策树
?不同
的
型号有不同
的
优点。
决策树
模型非常擅长处理具有数值特征
的
表格
数据
,或少于数百个类别的分类特征。与线性模型不同,
决策树
能够捕捉特征与目标之间
的
非线性交互.一个重要
的
注意事项是,基于树
的
模型
的
设计
浏览 0
提问于2019-03-07
得票数 2
1
回答
如何
将json
数据
定义为X和Y学习
决策树
数组
、
、
、
假设我
的
数据
包括水果,由它们
的
颜色、形状和更多
的
特征(纹理、大小、果皮类型等)描述,具有任意
的
值。
如何
在sklearn.tree中构建
决策树
。X定义
的
示例和特性数组是什么,对于
数据
库我使用
的
是mongodb,因此
数据
集以json表示: {"_id":2323, "shape":"
浏览 5
提问于2013-03-01
得票数 1
1
回答
R:如果randomForest()生成自举常量,会发生什么?
、
、
、
在randomForest()中实现
的
算法生成自举
数据
。它有可能生成零变量。在这种情况下,这些自举常量是在选择mtry候选变量之前删除,还是从候选变量池中提取然后删除?与之相关
的
是,我们可以想象这样一种情况,即所有自举变量都显示为零变化。在这样
的
边缘情况下,包做了什么?
浏览 26
提问于2021-04-23
得票数 0
1
回答
决策树
回归:y变量
的
域
、
假设您拟合了一个Decision Tree Regressor,并且您
的
训练y变量有一个包含在0到1之间
的
域,那么测试集上拟合模型
的
预测y变量是否有可能超过这些边界?
浏览 0
提问于2020-09-18
得票数 1
回答已采纳
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