Resultados de la búsqueda a petición "decision-tree"
Python, PyDot y DecisionTree
Estoy tratando de visualizar mi DecisionTree, pero obtengo el error El código es: X = [i[1:] for i in dataset]#attribute y = [i[0] for i in dataset] clf = tree.DecisionTreeClassifier() dot_data = StringIO() tree.export_graphviz(clf.fit(train_X, ...
¿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 ...
Busque el nodo correspondiente en un árbol de regresión usando rpart
Soy bastante nuevo en R y estoy atrapado en un problema bastante tonto. Estoy calibrando un árbol de regresión usando la rpart paquete para hacer alguna clasificación y algunas previsiones. Gracias a R, la parte de calibración es fácil de ...
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 ...
Cómo implementar el árbol de decisión con c # (visual studio 2008) - Ayuda
Tengo un árbol de decisión que necesito convertir a un código en C # La forma más sencilla de hacerlo es usar sentencias if-else, pero en esta solución necesitaré crear 4-5 condiciones anidadas. Estoy buscando una mejor manera de hacerlo y ...
Ayuda para comprender la validación cruzada y los árboles de decisión
He estado leyendo sobre árboles de decisión y validación cruzada, y entiendo ambos conceptos. Sin embargo, tengo problemas para comprender la Validación cruzada en lo que respecta a los árboles de decisión. Esencialmente, la Validación cruzada le ...
Obtener las observaciones en el nodo de una parte (es decir: CARRITO)
Me gustaría inspeccionar todas las observaciones que llegaron a algún nodo en un árbol de decisión rpart. Por ejemplo, en el siguiente código: fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Start, data = kyphosis) fit n= 81 node), split, n, loss, yval, (yprob) * ...