Результаты поиска по запросу "decision-tree"
Деревья решений Spark MLib: вероятность меток по функциям?
Я мог бы показать суммарные вероятности моего
Как реализовать дерево решений с помощью C # (Visual Studio 2008) - Помощь
У меня есть дерево решений, что мне нужно обратиться к коду в C #Простой способ сделать это - использовать операторы if-else, но в этом решении мне нужно буд...
TicTacToe AI принимает неверные решения
Немного предыстории: в качестве способа изучения многоузловых деревьев в C ++ я решил сгенерировать все возможные платы TicTacToe и сохранить их в дереве таким образом, чтобы ветви, начинающиеся в узле, были всеми досками, которые могут следовать ...
«Соответствующие пропорции метки 1» совпадают с частотой метки? Поэтому я запутался в целесообразности использования StringInder для DecisionTree в Spark.
аюсь построить дерево решений и классификатор случайных лесов на основе маркетинговых данных банка UCI -> https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing [https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing], В наборе данных есть много ...
в этом случае не будет произведена ни начальная выборка, ни случайный выбор объектов, и производительность должна быть примерно равна производительности одного дерева решений.
чаю машинное обучение сscikit-learn библиотека. Я применяю классификатор дерева решений и классификатор случайных лесов к своим данным с помощью этого кода: def decision_tree(train_X, train_Y, test_X, test_Y): clf = tree.DecisionTreeClassifier() ...
Как мне узнать, на какие атрибуты распадается мое дерево при использовании scikit-learn?
Я изучал scikit-learn, создавал деревья решений по критериям энтропии и расщепления Джини, а также изучал различия. Мой вопрос: как я могу «открыть капот» и выяснить, на какие именно атрибуты делятся деревья на каждом уровне, а также на ...
У вас там будут те же проблемы с дизайном. Переключение реализации механизма правил не поможет. Drools реализует JSR-94, но API JSR-94 слишком ограничен для большинства реальных случаев использования. Он не развивался годами.
ложении, над которым я сейчас работаю, мне нужно периодически проверять соответствие десятков тысяч объектов какой-либо услуге. Сама схема принятия решений имеет следующий вид, но она намного больше: В каждом из конечных узлов (кругов) мне нужно ...
Вы вычислите расстояние между вашими точками на основе числовой переменной, а затем срежете дерево, чтобы получить 5 групп.
я есть требование, когда мне нужно сгруппировать мои категориальные переменные (имеющие более 5 значений категории) в 5 групп на основе их связи с моей непрерывной переменной. Для достижения этого я используюrpartс участием "annova метод. Так, ...
If type = "vector": вектор предсказанных ответов. Для деревьев регрессии это средняя реакция в узле, для деревьев Пуассона это предполагаемая скорость отклика, а для деревьев классификации это прогнозируемый класс (как число).
ольно плохо знаком с R и застрял с довольно тупой проблемой. Я калибрую дерево регрессии, используяrpartпакет, чтобы сделать некоторую классификацию и некоторое прогнозирование. Благодаря R калибровочную часть легко выполнять и легко ...