Результаты поиска по запросу "decision-tree"

0 ответов

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, ...

1 ответ

Как посчитать наблюдения, попадающие в каждый узел дерева

1 ответ

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 ...

ТОП публикаций

1 ответ

Построение дерева решений с помощью pydot

Я подготовил решение

1 ответ

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...

1 ответ

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

1 ответ

Деревья решений Spark MLib: вероятность меток по функциям?

Я мог бы показать суммарные вероятности моего

1 ответ

запутался в random_state в дереве решений scikit learn

Смущен

1 ответ

«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 ...

1 ответ

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() ...