Результаты поиска по запросу "decision-tree"
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, ...
Точная реализация RandomForest в Weka 3.7
Изучив первоначальный документ Бреймана (2001 г.), а также некоторые другие сообщения Правления, я немного запутался в фактической процедуре, используемой в ...
Построение дерева решений с помощью pydot
Я подготовил решение
преобразование дерева регрессии цепей в таблицу в r
Я использовал пакет CHAID изэта ссылка ... Это дает мне объект chaid, который можно построить. Я хочу таблицу решений с каждым правилом решения в столбце вме...
Получить правило / шаблон дерева решений для каждой строки прогнозируемого набора данных для пакета rpart / ctree в R
Я построил модель дерева решений в R, используя
Деревья решений Spark MLib: вероятность меток по функциям?
Я мог бы показать суммарные вероятности моего
«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() ...