decision-tree相关内容

scikit学习DecisionTreeClassifier.tree_.value有什么作用?

我正在研究DecisionTreeClassifier模型，我想了解模型选择的路径.所以我需要知道 是什么值 DecisionTreeClassifier.tree_.value 谢谢 解决方案 您是正确的，因为该文档实际上对此并不了解(但是，老实说，我也不确定它的用处). 让我们从文档中的示例复制虹膜数据: from sklearn.datasets import lo ..

发布时间：2020-05-04 09:19:21 python machine-learning scikit-learn decision-tree AI人工智能

在决策树中查找到决策边界的距离

我想在到目前为止，对于基于import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import make_moons # Generate some example data X, y = make_moons(n ..

发布时间：2020-05-04 09:16:07 python machine-learning scikit-learn classification decision-tree AI人工智能

为什么决策树结构只是sklearn DecisionTreeClassifier的二叉树?

我们可以从sklearn文档的此处看到，或者从在我的实验中，DecisionTreeClassifier的所有树结构都是二叉树.条件是基尼或熵，每个DecisionTreeClassifier节点只能有0或1或2个子节点. 但是从决策树介绍中幻灯片(第3页)，理论决策树的每个节点可以有两个以上的子节点. 所以我的问题是，为什么sklearn DecisionTreeClassifier ..

发布时间：2020-05-04 09:15:33 machine-learning scikit-learn decision-tree AI人工智能

sklearn DecisionTreeClassifier可以真正使用分类数据吗?

在使用DecisionTreeClassifier时，我使用graphviz对其进行可视化，令我惊讶的是，它似乎需要分类数据并将其用作连续数据. 我所有的特征都是分类的，例如，您可以看到下面的树(请注意，第一个特征X [0]具有6个可能的值0、1、2、3、4、5: 此处，该类使用的是一个树类二叉树，所以这是sklearn的局限性. 有人知道我无法使用分类树吗? (我知道这对完成任务不是 ..

发布时间：2020-05-04 09:13:16 python machine-learning scikit-learn decision-tree categorical-data AI人工智能

在下面的xgboost模型树图中，"leaf"的值是什么意思?

我猜想这是有条件的概率，因为存在上述(树分支)条件.但是，我不清楚. 如果您想了解有关使用的数据的更多信息或如何获得此图，请访问:解决方案 属性leaf是预测值.换句话说，如果对树模型的评估在该终端节点(也称为叶节点)处结束，那么这就是返回的值. 使用伪代码(树模型的最左侧分支): if(f1 ..

发布时间：2020-05-04 09:10:28 python machine-learning random-forest decision-tree xgboost AI人工智能

如何解决Python sklearn随机森林中的过拟合问题?

我正在使用在python sklearn包中实现的RandomForestClassifier构建二进制分类模型.以下是交叉验证的结果: Fold 1 : Train: 164 Test: 40 Train Accuracy: 0.914634146341 Test Accuracy: 0.55 Fold 2 : Train: 163 Test: 41 Train Accuracy: ..

发布时间：2020-05-04 09:05:54 python machine-learning scikit-learn decision-tree random-forest AI人工智能

使用scikit-learn时，如何查找树拆分的属性?

我一直在探索scikit-learn，制作具有熵和基尼分裂准则的决策树，并探索其中的差异. 我的问题是，如何才能“打开引擎盖"并准确找出树木在每个级别上划分的属性及其相关的信息值，以便我可以看到这两个标准在何处做出不同的选择? /p> 到目前为止，我已经探索了文档中概述的9种方法.他们似乎不允许访问此信息.但是肯定可以访问此信息吗?我正在构想一个列表或字典，其中包含用于节点和增益的条目. ..

发布时间：2020-05-04 09:05:40 python machine-learning scikit-learn decision-tree AI人工智能

树中使用的变量

我如何知道在构造的树中实际使用了哪些变量? model = tree(status~., set.train) 如果我写的话，我可以看到变量: summary(model) tree(formula = status ~ ., data = set.train) Variables actually used in tree construction: [1] "spread1" ..

发布时间：2020-05-04 09:03:44 r machine-learning decision-tree AI人工智能

字典对象到决策树在Pydot中

我有一个这样的字典对象: menu = {'dinner':{'chicken':'good','beef':'average','vegetarian':{'tofu':'good','salad':{'caeser':'bad','italian':'average'}},'pork':'bad'}} 我正在尝试使用pydot和'menu'数据创建图形(决策树)“晚餐"将是顶部节点， ..

发布时间：2020-05-04 09:02:32 python dictionary machine-learning decision-tree pydot AI人工智能

如何修剪R中的树?

我正在R中使用rpart进行分类.树模型是由以下人员训练的: > tree pData1 sum(testData$activity==pData1)/length(pData1) [1] 0 ..

发布时间：2020-05-04 09:01:45 r machine-learning decision-tree rpart AI人工智能

如何在python中提取随机森林的决策规则

不过我有一个问题.我听说有人在R中可以使用额外的程序包提取在RF中实现的决策规则，我尝试在python中用google搜索同样的东西，但是没有运气，如果有帮助的话. 预先感谢！ 解决方案 假定您使用sklearn RandomForestClassifier，则可以找到单个决策树，如.estimators_.每棵树将决策节点存储为tree_下的多个NumPy数组. 这是一些示例代码， ..

发布时间：2020-05-04 08:58:22 machine-learning scikit-learn deep-learning random-forest decision-tree AI人工智能

在scikit的决策树中对random_state感到困惑

对random_state参数感到困惑，不确定为什么决策树训练需要一些随机性.我的想法是:(1)与随机森林有关吗? (2)与分割训练测试数据集有关吗?如果是这样，为什么不直接使用训练测试拆分方法( http://scikit-learn.org/stable/modules/generation/sklearn.cross_validation.train_test_split.html )? ..

发布时间：2020-05-04 08:56:45 python python-2.7 machine-learning scikit-learn decision-tree AI人工智能

C5.0决策树-名为exit且值为1的c50代码

我遇到以下错误 c50代码称为值1的退出 我正在根据Kaggle的泰坦尼克号数据进行此操作 # Importing datasets train ..

发布时间：2020-05-04 08:55:15 r machine-learning decision-tree kaggle AI人工智能

为什么带有一棵树的随机森林比决策树分类器好得多?

我通过scikit-learn库学习机器学习.我应用 决策树分类器和随机森林分类器通过以下代码对我的数据进行处理: def decision_tree(train_X, train_Y, test_X, test_Y): clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf.fit(train_X, train_Y) return clf ..

发布时间：2020-05-04 08:50:48 python machine-learning scikit-learn random-forest decision-tree AI人工智能

如何从scikit-learn决策树中提取决策规则?

我可以从决策树中经过训练的树中提取出基本的决策规则(或“决策路径")作为文本列表吗? 类似: if A>0.4 then if B0.8 then class='X' 感谢您的帮助. 解决方案 我相信这个答案比这里的其他答案更正确: from sklearn.tree import _tree def tree_to_code(tre ..

发布时间：2020-05-04 08:49:28 python machine-learning scikit-learn decision-tree random-forest AI人工智能

Python在二叉树中检查叶的路径python在叶中提供数据

让我说我有这棵树: cough Yes / \ No sneezing sneezing Yes / ..

发布时间：2020-05-02 06:28:19 python list class binary-tree decision-tree Python

无法在Jupyter Notebook中显示graphviz树

我正在尝试在Jupyter Notebook中显示决策树，并且不断收到以下消息: CalledProcessError: Command '['dot.bat', '-Tsvg']' returned non-zero exit status 1 我正在使用以下代码: from sklearn.datasets import load_iris from sklearn impo ..

发布时间：2020-04-25 06:59:27 python-3.x command jupyter-notebook graphviz decision-tree 其他开发

决策表的本机Java解决方案

我正在与一位受人尊敬的同事讨论一个有趣的讨论，并想要一些额外的输入... 我需要在我的应用程序中实现一些基本的决策表逻辑。我当时希望使用OpenL Tablets来代表Excel电子表格中的决策数据。我喜欢它，它易于设置和维护，并且具有较小的内存和处理空间。我可以轻松添加新表，我有一些表超过100行，最多10个条件。这些数据非常静态，很少发生变化。 我的同事不希望将第三方api引入混合 ..

发布时间：2019-01-02 14:35:25 java rules decision-tree Java开发

数据驱动规则引擎 - 流口水

我一直在评估Drools作为规则引擎用于我们的商业Web应用程序。 我的用例是订单管理应用程序。 规则属于以下类型： - 如果用户类型为“特殊”，则额外提供5％折扣。 - 如果用户已制作10+已经购买，额外享受3％折扣。 - 如果产品类别为“旧”，请向价值5美元的用户赠送礼品篮。 - 如果产品类别为“NEW”，给价值1美元的用户赠送礼品篮 - 如果用户过去购物 ..

发布时间：2019-01-02 13:44:22 java drools rules decision-tree Java开发

如何在WEKA中交叉验证后打印预测类

使用分类器完成10倍交叉验证后，如何打印出每个实例的预测类以及这些实例的分布？ J48 j48 = new J48（）; 评估eval =新评估（newData）; eval.crossValidateModel（j48，newData，10，new Random（1））; 当我尝试类似下面的内容时，它说分类器没有构建。 for（int i = 0; i ..

发布时间：2018-12-28 15:35:00 java validation machine-learning weka decision-tree Java开发