假设我在一个数据集中有3个分类属性和2个连续属性。如何使用这5个变量构建决策树？编辑：
对于分类变量，可以很容易地说，我们只将它们除以{yes/no}并计算出gini的总增益，但是我的怀疑主要是关于连续属性的。假设我有一个像{1,2,3,4,5}这样的连续属性的值。我的分裂点选择是什么？它们是在每个数据点(如{<1,>=1......& so on
浏览 0提问于2018-06-04得票数 24
回答已采纳
1回答
下面是我的代码：from sklearn import preprocessingdot", "-Tpng", "dt.dot", "-o", "dt.png"]它生成以下决策树：
由于scikit lear
浏览 22提问于2016-09-19得票数 2
我是第一次接触scikit。我正在尝试使用sklearn模块来训练决策树分类器。数据由一些分类特征和一些连续特征组成。但当我训练分类器时，具有1、2、3等值的分类特征被视为连续的。我得到的结果给出了一个范围，甚至对于特征的分类值也是如此。例如，我得到了一个决策树，其中X<4.5表示一个特定的类，其中X是一个分类特征。请注意
浏览 1提问于2015-05-19得票数 0
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
我正在尝试将一个实现的scikit-学习到OpenCV的几个机器学习算法。首先，你知道有任何具体的问题/文件，我可以找到参数等价吗？如果不是，在决策树的具体情况下，max_categories of OpenCv是否等同于max_features？
浏览 0提问于2018-08-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试训练一个决策树分类器，用于使用scikit-learn提供的函数来评估棒球运动员。然而，我想提前“预先指定”或“强制”一些分裂，基于我所知道的关于专家思考方式的真实情况(无论如何，这些都需要合并)。例如，我想基于击球平均值> .300强制拆分。一个相关的问题是--我是否可以“预加载”以前训练过的决策树模型，并在随后的训练中仅仅“更新”它？或者，decisio树分类器
浏览 2提问于2017-10-05得票数 1
1回答
我没有R方面的经验，所以我使用Python和Scikit学习随机森林分类器我还看到有人这样做:有一个分类特性Pclass具有三个级别，他为此创建了3个虚拟变量，并删除了存活率最低的变量。我也不明白这一点，我认为决策树并不关心相关<e
浏览 0提问于2016-08-29得票数 1
回答已采纳
我有一个预定义的决策树，它是我从基于知识的拆分中构建的，我想用它来进行预测。我可以尝试从头开始实现一个决策树分类器，但这样我就不能使用像预测这样的Scikit中的构建功能。有没有办法将我的树转换成pmml并导入这个pmml，以便使用scikit-learn进行预测？或者我需要做一些完全不同的事情？我的第一个尝试是使用“假训练数据”来强制算法以我喜
浏览 19提问于2020-01-28得票数 1
3回答
我有一个包含分类特征的数据集，它有4个标签和4个特征。(这是一个元分类器，因此基分类器的输出作为这个分类器的输入) 1 1 1 2 2 3 4 3 3 1 我正在使用scikit学习
浏览 0提问于2016-07-15得票数 4
回答已采纳
我正在做一个机器学习(数据挖掘)项目，我完成了数据探索和数据准备步骤，它是用python完成的！但我读过一些关于决策树和分类属性的类似问题，发现我使用的库(scikit-learn)不适用于分类属性。检查和，为了使其
浏览 0提问于2017-07-18得票数 1
回答已采纳
我的数据有很多分类特征。我使用Dict_vectorizer对它们进行编码。当我检查feature_importances的值时，我得到了每个类别的不同值。绿色= 2.45*10^-2，蓝色=6.2 *10^-3，依此类推。不是所有编码的类别值都有相同的feature_importances值吗？就像所有类别的颜色都具有相同的重要性，所有大小的值都具有相同的重要性？
浏览 1提问于2015-07-09得票数 1
希望使用决策树算法。但遇到一些错误，因为ValueError:无法将字符串转换为浮点型：'f‘。请帮帮我，我遗漏了哪里。
浏览 16提问于2019-07-21得票数 0
我使用pandas导入了一个表，并且能够设置自变量(特性)和因变量(目标)。我的两个独立变量是“对象类型”，其他的是int64和float64。我是否需要将"object“类型的特征转换为"class”或另一种类型？如何在Sci-kit学习决策树中处理这些问题？
浏览 0提问于2019-09-27得票数 0
1回答
我正在尝试用scikit-learn的DecisionTreeClassifier构建一个决策树。我的数据具有由整数和浮点数组成的数字特性。如果将整数特性转换为浮动，树的深度就会增加。如何限
浏览 2提问于2016-01-09得票数 3
回答已采纳
2回答
我在分析使用决策树创建的分类器。在scikit的决策树中有一个名为最大值_深度的调优参数。这相当于修剪决策树吗？如果没有，我如何使用scikit修剪决策树？
浏览 0提问于2018-09-23得票数 11
回答已采纳
8回答
有几篇关于如何将分类数据编码到Sklearn决策树的文章，但是从Sklearn文档中，我们得到了以下内容
(...)ValueError: could not convert string to float: b
我知道在R
浏览 10提问于2016-06-29得票数 102
回答已采纳
1回答
我使用part在一个包含数百个级别的分类变量的数据集上构建了一个决策树。树根据变量的选择值拆分这些变量。我想检查一下进行拆分的标签。如果我只是运行决策树结果，控制台中列出拆分的显示将被截断，无论哪种方式，它都不是易于解释的格式(用逗号分隔)。有没有办法把它作为一个R对象来访问？我对使用其他包来构建树持开放态度。
浏览 0提问于2018-05-11得票数 0
我在这份工作中对数据科学和学习东西很陌生。我是一名欺诈分析师，我的工作是根据数据预测应用程序是否具有欺骗性。
在进入许多高级模型之前，我被要求在dataset上构建决策树。现在，我有1500列的数据集；一些分类和一些数字。不同的分类变量有不同的级别；有些是二进制变量，有些是100+级别。我遇到了这样一个事实:只有当整个数据集包含数值变量(离散变量或连续变量
浏览 0提问于2021-08-04得票数 0
defpredict_career(Problem_Solving_Skill,Analytical_Ability,Maths_Score_12th,Logical_Reasoning,Social_Responsibility,Maths_score_12th,NATA_Score,Interest_in_Biology_subject,Thinking_Reasoning_Skills,Negotiation_Skill,Number_Of_Design_Language,Expansive_Thinking,Assurity_About_Work,Nift_Exam_Score,Typ
浏览 7提问于2021-06-02得票数 0
1回答
我有一个问题，分类输入有多个标签。因此，问题是多标签分类。我使用了scikit--学习决策树分类器来完成这个任务，并且在初始阶段给出了很好的结果。但是，我想知道它是如何在引擎盖下工作的，以及如何在决策树中进行多标签分类？重要的问题是如何使用两个不同类别的标签同时训练一个曾经初始化过的模型？决策树模型将如何解决两组不同标签的优化任务？
浏览 1提问于2019-09-03得票数 0
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
云直播
腾讯云开发者
