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决策树由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成, 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构。

决策树自动调参报错,请问参数怎么填?

决策树分类器我不断地得到NaN错误

爹说的都是真理幻想设计师
试着在训练前在你的标签上涂上一次热气。 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder mylabels= ["label1", "label2", "label2"..."n.label"] le = LabelEncoder(...... 展开详请

在机器学习中如何生成集合方法/决策树的决策边界?

在Adaboosting中,相对权重计算如下, 首先,给定m训练实例,每个实例的权重等于1 / m。 现在我们在训练后定义第j个预测器/分类器的加权错误率如下: r(j)= sum(不正确的实例的权重)/ sum(所有实例的权重) 现在我们定义另一个术语,预测器/分类器的权...... 展开详请

graphviz可以显示一个热门的解码分类数据吗?

DEA林晨曦老司机
已采纳
您似乎期望这里有一些(相对简单的)编程方法或解决方法,而这远非如此,问题实际上比简单的Graphviz可视化更深入。 你必须记住的是: 您的树不会“知道”任何有关任何解码数据的信息; 就它而言,唯一的实际数据是单热编码数据 Graphviz只是简单地显示树结构 鉴于上述情况,您...... 展开详请

如何在决策树中获取所有基尼指数?

使用export_graphviz显示所有节点的杂质,至少在版本中0.20.1。 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_gra...... 展开详请

Scikit Learn-使用KFold交叉验证的决策树?

风雨交加不会踢球的营销狗不是好厨子
你似乎每次迭代都要重新训练你的模型。您创建的模型实例只有一个tree_model。然后,您创建另一个指向model每次迭代时调用的同一实例的指针。 查看sklearn中的网格搜索功能:http://scikit-learn.org/stable/modules/generate...... 展开详请

OpenCV中的决策树?

Mat数据对象包含树将训练的样本数据。一行对应一个样本。你拥有的样本越多,树木的训练就越好。您可以在Mat数据对象中包含任意数量的列。每列对应不同的样本特征。 Mat响应对象包含树旨在预测的值。这是一个列列矩阵,其行数与Mat数据对象相同。Mat响应对象中的每个行号对应于Mat...... 展开详请

如何在javascript中实现决策树?

如果它是一棵非常大的树,特别是如果它是由数据生成的,那么你可以使用函数方法将决策函数当作数据来处理。 var decisionTree = new Case( true, Array( new Case ( function(n){...... 展开详请

在决策树分类器中,是否有一种方法可以同时获得每个类的预测概率和每个类的标签?

看起来,这既可以对概率进行排序,也可以获得类标签。

parts = pd.DataFrame(np.argsort(clf.predict_proba(X_test), axis=1)[-3:], columns=clf.classes_)

如何在python中找到skLearning决策树的大小?

已成折旧记忆首席纵火青年
sklearn.tree._tree.Tree对象具有'node_count'属性: from sklearn import tree X = [[0, 0], [1, 1]] Y = [0, 1] clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf...... 展开详请

R:绘制决策树标签如何切文本?

呼呼呼1542测控技术与仪器本科生
默认的边距是0。例如: plot(fit, uniform=TRUE,margin=0.2) text(fit, use.n=TRUE, all=TRUE, cex=.8) 或者,你可以通过在文本调用中更改cex来调整文本字体大小。例如: plot(fit, uniform=...... 展开详请

如何从科学学习决策树中提取决策规则?

嗨喽你好摩羯座
我创建了自己的函数,从skLearning创建的决策树中提取规则: import pandas as pd import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # dummy data: df ...... 展开详请

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