Resultados de la búsqueda a petición "decision-tree"
Cómo explorar un árbol de decisión creado con scikit learn
Estoy construyendo un árbol de decisión usando clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(X_train, Y_train)Todo esto funciona bien. Sin embargo, ¿cómo exploro el árbol de decisión? Por ejemplo, ¿cómo encuentro qué entradas de X_train ...
Cómo recuperar valores de clase de WEKA usando MATLAB
Estoy tratando de recuperar clases de WEKA usando MATLAB y WEKA API. Todo se ve bien, pero las clases son siempre 0. ¿Alguna idea? Mi conjunto de datos tiene 241 atributos, aplicando WEKA a este conjunto de datos obtengo resultados correctos. ...
rpart asignación de nodo
¿Es posible extraer la asignación de nodo para un @ ajustarpart árbol? ¿Qué pasa cuando aplico el modelo a nuevos datos? La idea es que me gustaría usar los nodos como una forma de agrupar mis datos. En otros paquetes (por ejemplo, SPSS), ...
Spark MLib Decision Trees: ¿Probabilidad de etiquetas por características?
Podría lograr mostrar las probabilidades totales de milabels, por ejemplo, después de mostrar mi árbol de decisión, tengo una tabla: Total Predictions : 65% impressions 30% clicks 5% conversionsPero mi problema es encontrar probabilidades (o ...
¿Cómo lidiar con los valores de atributo faltantes en el árbol de decisión C4.5 (J48)?
¿Cuál es la mejor manera de manejar los valores de atributos de características faltantes con el árbol de decisiones C4.5 (J48) de Weka? El problema de los v...
Cómo obtener el mejor modelo entrenado de un validador cruzado
Construí una tubería que incluye un DecisionTreeClassifier (dt) como este val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(labelIndexer, featureIndexer, dt, labelConverter))Luego usé esta tubería como el estimador en un CrossValidator para obtener ...
Cómo imprimir la clase predicha después de la validación cruzada en WEKA
Una vez que se realiza una validación cruzada 10 veces con un clasificador, ¿cómo puedo imprimir la clase predicha de cada instancia y la distribución de estas instancias? J48 j48 = new J48(); Evaluation eval = new ...
Prune deja innecesariamente en sklearn DecisionTreeClassifier
Yo uso sklearn.tree.DecisionTreeClassifier para construir un árbol de decisión. Con la configuración óptima de parámetros, obtengo un árbol que tiene hojas innecesarias (verejempl imagen a continuación: no necesito probabilidades, por lo que los ...
¿Cómo manejar las características categóricas de Decision Tree, Random Forest en spark ml?
Estoy tratando de construir un árbol de decisión y un clasificador de bosque aleatorio en los datos de marketing del banco UCI -> https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing [https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing]. Hay ...