select k.Val, sum(k.Cnt) "Cnt" from
(
(select a.Env_Location "Val", count( a.VolumeID ) "Cnt"
from DTree
join ZCOP_APLNG_Documents a on
DTree.DataID = a.DataID and DTree.VersionNum = a.VersionNum
where
DTree.OwnerID = -2111 and
DTree.SubType not i
使用GridSearchCV best_score_和把best_params_从GridSearchCV到cross_val_score,我得到了不同的结果。只有在决策树和随机森林的情况下才会发生这种情况。而对于"SVM“、"KNN”、"LR",结果是相同的。
下面是我使用的代码:
def dtree_param_selection(X,y):
#create a dictionary of all values we want to test
param_grid = { 'criterion':['gini'
我必须建立一个递归函数来计算三种不同类型的二叉树的节点数,并且我打算用下面的int * int * int类型保存它们,我认为我的推理是正确的。
type dtree =
Decision of string * int * dtree * string * int * dtree
| Chance of string * int * dtree * string * int * dtree
| Outcome of int
;;
let rec count dt =
match dt with
Decision(choi
我正在用OpenCV构建一个决策树。据我所知,我们可以使用以下代码创建一个空的决策树。它的显示错误是模块'cv2.ml‘没有属性'dtree_create’。我知道这与CV的版本有关,但是使用OpenCV版本3创建决策树的新代码是什么?
#Constructing the tree
import cv2
dtree=cv2.ml.dtree_create()
什么是"dtree_create()“的新替代品。提前谢谢各位。
我正在尝试返回数据树中的分支。目前,我的代码只返回第一个分支。
data DTree a = Leaf a | Branch a (DTree a) (DTree a) deriving (Show)
get_b :: DTree Int -> [Int]
get_branches (Branch x _ _) = [x]
get_branches (Branch _ l r) = get_branches r ++ get_branches l
输出示例
ghci > get_branches (Branch 2 (Leaf 3) (Branch 1 (Leaf 9) (Lea
有人能帮我找出为什么这段代码返回SQL Oracle ORA-00904: invalid indentifier error吗?查询可以在没有Country =‘阿根廷’的情况下工作,但是我需要根据这个值进行过滤。有谁能给我指个方向吗?
select llattrdata.ID dataid,
max(case when llattrdata.ATTRID = 4 then llattrdata.VALSTR end) Country
from llattrdata, dtree
where
llattrdata.DEFID = 19400074 and
llattrdata.VER
我正在尝试使用scikit设计一个简单的决策树--在Python中学习(我在Windows操作系统上使用Anaconda的Ipython和Python2.7.3),并将其可视化如下:
from pandas import read_csv, DataFrame
from sklearn import tree
from os import system
data = read_csv('D:/training.csv')
Y = data.Y
X = data.ix[:,"X0":"X33"]
dtree = tree.DecisionTre
这里的第一篇文章。我应该构建一个BST (我已经这样做了)并创建一个deleteNode函数。我一直试图运行这个函数,但不幸的是它无法工作。
#deleteFunction#
def deleteNode(self, data):
if self is None: ##none is left and right val
return self
if data < self.data: #if input is less than c
嗨,我正在使用R训练一个决策树模型。当我试图解释混淆矩阵时,我得到了以下错误。 Error: `data` and `reference` should be factors with the same levels. ###Decision Tree# set.seed(3033)
intrain <- createDataPartition(y = new_columns$yyes, p= 0.7, list = FALSE)
training <- new_columns[intrain,]
testing <- new_columns[-intrain,]
#ch
我在日食开普勒工作的时候,它坠毁了。
现在,我无法在请求的工作区上打开eclipse (在其他工作空间中,它打开得很好)。
在选择工作区之后,我会收到一条弹出消息:
An error has occurred. see the log file. ...WORKSPACE/.metadata/.log
打开日志文件:
!SESSION 2015-03-19 17:10:55.171 -----------------------------------------------
eclipse.buildId=4.3.0.I20130605-2000
java.version=1.7.0_71
我正在尝试用给定的数据创建一个决策树。但出于某种原因accuracy_score给出了
ValueError:找到样本数不一致的输入变量:
当我将培训数据拆分为验证(%20)和培训(%80)时。
下面是我如何分割我的数据:
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.model_selection import train_test_split
# stDt shuffled training set
stDt = shuffle(tDt)
#divide shuffled training set to training a
我使用Anaconda和Jupyter Notebook,得到以下错误: NameError: name 'pydotplus' is not defined 在为python3机器学习决策树运行以下代码时: import pandas
from sklearn import tree
import pydotplus
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as pltimg
df = pandas.rea
我正在尝试构建一个决策树分类器,我有以下代码:
def dtree(data, attrs, target):
data = data[:]
vals = []
for entry in data:
entry_index = attrs.index(target)
vals.append(entry[entry_index])
major = majority(data, attrs, target)
if not data or (len(attrs) - 1) <= 0:
return
获得了一个正在转换为动态SQL的存储过程,原因是在执行该过程之前,将从外部系统将其他SQL传递到该过程中。
从字符串转换日期时间时转换失败。下面是完整的存储过程:
USE [DBName];
GO
SET ANSI_NULLS ON;
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON;
GO
ALTER PROCEDURE [DB_Admin].[GetMiniCalendarDataNew]
@userID int, @startDate datetime, @endDate datetime, @JVID int = 0
WITH EXEC AS CALLER
AS
set no
def interpretDTREE(d) :
"""pre: d is a declaration represented as a DTREE:
DTREE ::= ["int", ID, ETREE]
post: heap is updated with d
"""
operator = d[0]
if operator == "int" : # declaration ["int", ID, ETREE]
我希望你们中的一位甲骨文专家能帮我解决这个问题。我有以下SQL Server脚本,但我需要为Oracle重写它:
USE mydb
GO
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
CREATE trigger mydb . [CONNECTERTRIGGER] on mydb . [DtreeNotify]
FOR INSERT AS
BEGIN
IF @@ROWCOUNT=0
RETURN
SET IDENTITY_INSERT mydb.DTreeNotify2 ON
INSERT INTO mydb.DTreeNotif
我在处理一个不平衡的数据集。我正在使用决策树(scikit-learn)来构建一个模型。为了解释我的问题我用了虹膜数据集。当我设置class_weight=None时,我理解当我使用predict_proba时树是如何分配概率分数的。当我设置class_weight='balanced'时,我知道它使用目标值来计算类权重,但我无法理解树是如何分配概率分数的。
import sklearn.datasets as datasets
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTre
我有一个使用决策树作为估计器的GridsearchCV
现在,我想绘制与GridsearchCV的best_estimator相对应的决策树
有一些关于堆栈溢出的回复,但没有一个考虑在GridsearchCV中使用管道
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor, plot_tree
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import GridSearc
我使用的是opencv-python 4.2.0.32和Python 3.7.4。 当我在DTree模型上调用train()时,我的程序终止并返回错误: terminate called after throwing an instance of 'std::length_error' what(): vector::reserve Aborted (core dumped) 当我使用KNearest模型而不是DTree时,代码可以工作。这看起来有点像here描述的行为,但我使用的是更新版本的OpenCV,所以可能还有其他原因? 重现行为的代码示例: import nu
我正在尝试使用dojo的新AMD功能来完成简单的任务,并且我没有在屏幕上看到错误,也没有显示结果...
我想重写dojo参考指南中提到的第一个编程示例dijit.Tree:
<script type="text/javascript">
dojo.require("dojo.data.ItemFileReadStore");
dojo.require("dijit.Tree");
dojo.ready(function(){
var store = new dojo.data.ItemFileReadStore({
我开发了这个R-script来驱动决策流程图,但我不能让它显示数值而不是科学记数法。昨天我花了半个工作日的时间,试着按照我在stackoverflow上找到的例子来实现数值化,但到目前为止还没有成功。有关详细信息,请参阅代码和截图。
#automatically convert columns with few unique values to factors
convertCol2factors<-function(data, minCount = 3)
{
for (c in 1:ncol(data))
if(is.logical(data[, c])){
我正在尝试重用子查询的结果,这样我就不必一直通过我的代码调用它了,我尝试了:
WITH MAX_VERSIONS AS (
SELECT MAX(vernum) AS VERNUM, MAX(defvern) AS DEFVERN
FROM llattrdata, DTREE DT
WHERE id = dt.dataid
AND defid = 3070056
AND attrid = 4
)
SELECT ID
FROM llattrdata ad, DTREE DT
WHERE ad.id =
我正在上一门课,并做了一些例子,我的输出出错了。 import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'E:\Python Projects\Python-Data-Science-and-Machine-Learning-Bootcamp\Machine Learning\Árvores de decisão e Florestas Aleatórias\kyphosis.csv')
from sklearn.model_selection import train_test_split
x = df.drop('Kyphosis