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1
回答
决策树
与维数
的
诅咒
、
、
由于
决策树
算法
一次分割训练数据集,那么它又是如何遭受维数诅咒
的
呢?
浏览 0
提问于2018-05-18
得票数 1
1
回答
用Py火炬或Tensorflow编写
决策树
算法
会比使用Numpy更快吗?
、
、
、
、
由于这些库可以将CPU数组转换为GPU张量,您能并行(从而加速)
决策树
的
计算吗?我正在考虑为一个学校项目做一个用Tensorflow/Py手电筒编写
的
决策树
类,但我想确定这是有意义
的
。
浏览 0
提问于2019-09-17
得票数 1
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1
回答
如何确保一个特征包含在随机森林
的
所有树中
、
目前,我正在使用sklearn构建一个随机森林分类器,但我希望确保所有生成
的
决策树
中都包含一个特定
的
特征,我认为这是最重要
的
特征。 做这件事
最
简单
的
方法是什么?我是应该自己实现一个自定义
的
随机森林
算法
,还是只需要修改sklearn包
的
源代码?如果是这样,我如何更改它?谢谢!
浏览 1
提问于2018-05-28
得票数 0
1
回答
用‘投票’来取两棵
决策树
的
“平均数”是什么意思?
、
、
我听说,关于随机森林
算法
,该
算法
将适合多个
决策树
,并以投票方式获取它们
的
平均值。(这也与套袋有关)能否请任何人提供一个
简单
的
例子/解释这个平均过程中
的
几个
决策树
?
浏览 0
提问于2019-03-30
得票数 4
1
回答
韦卡能做什么?巨蟒和滑雪者不能做什么?
、
、
我想建立各种分类和回归
决策树
。我
的
用例集中于决策规则
的
提取和交流。以前,weka在我
的
组织中被用于
决策树
学习。weka可以做Python或Sklearn不能做
的
事情吗?我目前使用熊猫,小熊,枕木,和sk-学习和其他图书馆为我
的
工作流程。
浏览 0
提问于2020-07-03
得票数 2
1
回答
如何强制模型接受WEKA中
的
所有输入变量?
、
、
我
的
数据有三个输入变量。即使将unpruned设置为TRUE,REPTree也只接受两个输入变量。如何强制模型接受所有输入变量?请帮帮我。
浏览 1
提问于2013-05-13
得票数 0
2
回答
决策树
产生不同
的
输出
、
、
、
我目前正在使用
决策树
(使用Scikit学习)来预测某些值。我面临
的
问题是
算法
的
输出不一致。这是
决策树
的
属性吗?在多次运行(不改变数据/
算法
)时,我得到了不同
的
结果。我使用了Scikit
的
决策树
类,没有改变任何开始然后,为了消除任何“随机性”,我将其更改为 svr = DecisionTreeRegressor(splitter='bes
浏览 9
提问于2016-03-13
得票数 1
回答已采纳
2
回答
scikit-learn默认使用哪种
决策树
算法
?
、
有几种
算法
可以构建
决策树
,例如CART (分类和回归树)、ID3 (迭代二叉树3)等scikit-learn会根据数据聪明地选择最好
的
决策树
算法
吗?
浏览 25
提问于2019-08-21
得票数 2
回答已采纳
1
回答
决策树
- C4.5 vs CART规则集
当我阅读关于
决策树
的
scikit--学习用户手册时,他们提到我不明白C4.5
算法
在哪里计算规则集(我甚至不知道规则集是什么意思)。它与购物车本质上是一样
的
,只不过它使用吉尼指数而不是交叉熵。请有人详细解释哪些规则集是什么以及它们在C4.5中是如何使用
的
?
浏览 0
提问于2017-09-23
得票数 6
1
回答
基于
决策树
的
R中条件执行
、
、
对于这些变量,有一种基于
决策树
的
算法
,将这些患者分为高风险
的
是/否类。因此,HIGH_RISK是第一列CSV
的
最后一列,目前它是空
的
。现在,尽管我可以对单个主题( CSV文件中
的
各个行)使用
算法
来填充HIGH_RISK列,但是有太多行,手动这样做是不切实际
的
。 如果是
简单
的
加法、减法、乘法等,我会在R甚至Excel中完成。但是,由于该
算法
涉及分叉
决策树
,
浏览 5
提问于2014-07-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python回归器中
的
高误差机器学习回归
算法
、
、
、
、
我有一份来自佛罗里达州
的
真实数据,其中包括单间公寓和建筑物数据:'TRUE_SITE_CITY': The city where the building is. variable: Miami我进行了探索性数据分析,删除了一些具有空值
的
数据和一些不正确
的
数据。此外,我已经放弃了值与离群值。价格栏(目标栏)
的
基本统计数据:我已经检查了分类特性,它们在每个变量中都有足够
的
变量来保持它们在模型中。 我已经做了一个管道,使一个热编码器
的
分类值和标准标
浏览 3
提问于2020-04-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
关于分类特性
的
特性重要性
的
查询
、
、
关于分类特性
的
特性重要性
的
查询:查询:是否有基本和优雅
的
方式来选择最重要
的</e
浏览 0
提问于2018-12-15
得票数 1
2
回答
Weka机器学习:如何解释朴素贝叶斯分类器?
、
、
我
的
.arff数据文件有10个数值和二进制值
的
特征;(只有实例ID是标称
的
).I大约有16个实例。要预测
的
类别是Yes/ to。我使用过朴素贝叶斯,但我无法解释结果,有人知道如何解释朴素贝叶斯分类
的
结果吗?
浏览 0
提问于2012-04-17
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何处理
决策树
,随机森林
的
分类特征?
、
、
我试图在UCI银行营销数据-> 上建立
决策树
和随机森林分类器。数据集中有许多分类特性(具有字符串值)。使用这种方法,将根据分类特征
的
频率(类别特征
的
最
频繁标记为0)为每个级别分配数字值。我从这个论坛上读到了一些答案,但最后一部分我没有弄清楚
浏览 6
提问于2017-07-06
得票数 5
回答已采纳
2
回答
关于
决策树
的
问题
、
、
、
在研究了
决策树
一段时间后,我注意到有一种小技术叫做boosting。我看到在正常情况下,这将提高
决策树
的
准确性。谢谢你在这里帮我!
浏览 3
提问于2010-11-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
scikit adaboost feature_importance_
、
、
在python中实现
的
adaboost
算法
是如何为每个特性分配特性重要性
的
?我正在使用它进行特征选择,我
的
模型在基于feature_importance_值
的
特征选择方面表现得更好。
浏览 4
提问于2016-04-16
得票数 4
回答已采纳
3
回答
这个回归
算法
是原创
的
,有效
的
吗?
、
我有一个以前从未见过
的
非线性回归
算法
的
想法:如上所述,该
算法
将过拟合。我认为有几种方法可以克服这个问题,但
最
明显
的
可能是限制拟合函数
的
数量。它应该比M5之类
的
决策树
浏览 2
提问于2010-10-21
得票数 2
1
回答
GradientBoostingRegressor中
的
损失函数
、
、
、
、
学习GradientBoostingRegressor:我在看GradientBoostingRegressor
的
scikit学习文档。但是我很困惑,因为最小二乘回归是一种最小化SSE损失函数
的
方法。 所以他们不应该在这里提到SSE吗?
浏览 0
提问于2020-10-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
利用交叉熵建立
决策树
分类器
、
如果有不同之处:此外,
决策树
算法
是否假定有任何分布?我只是想把几个概念从更广泛
的
角度联系起来。 以下是我对多类
决策树
的
关注。
浏览 0
提问于2020-01-16
得票数 2
2
回答
分割和分类之间
的
区别
、
我一直想知道分割和分类之间
的
真正区别。使用
决策树
算法
进行分类与分割有什么不同?
浏览 2
提问于2015-06-13
得票数 5
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