Описание тега decision-tree
Дерево решений - это инструмент поддержки принятия решений, который использует древовидный граф или модель решений и их возможных последствий, включая случайные исходы событий, затраты на ресурсы и полезность. Это один из способов отобразить алгоритм.
0
ответов
Я не понимаю, что значит тренировка в Weka
Я учу Веку, и у меня есть несколько вопросов. Во-первых, я хочу понять идею обучения и тестирования. Это мне не понятно. Я вижу файл weather.arff для Weka и вижу два раздела. Первый - определение атрибутов, а затем создание экземпляров этих атрибуто…
30 ноя '18 в 08:03
1
ответ
Связаны ли правила, сгенерированные алгоритмом ученика дерева решений?
Я работал над алгоритмом ученика дерева решений для обнаружения мошеннических банковских операций. До сих пор я генерировал набор правил для дерева решений на основе моего набора данных. Я также сгенерировал значение значимости для каждого правила: …
25 май '17 в 05:17
0
ответов
Объединение данных с помощью DecisionTreeClassifier sklearn?
Предположим, у меня есть набор данных: X y 20 0 22 0 24 1 27 0 30 1 40 1 20 0 ... Я пытаюсь разделить X на несколько бинов, сводя к минимуму энтропию. поэтому я сделал следующее: clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy',max_depth = 4)…
20 июн '17 в 06:00
0
ответов
Распечатать правила дерева решений
Предположим, у меня есть простое дерево с такой формой: 3 --- 6 --- REJECT --- ACCEPT --- 2 --- ACCEPT --- REJECT Теперь я знаю, что это не похоже на дерево, но это не проблема. Итак, предположим, что у нас есть узел (3), который имеет две ветви, чт…
19 июн '16 в 18:02
0
ответов
Для обучения модели дерева решений, как лучше обращаться с атрибутами, представленными вектором?
В большинстве инструкций, обсуждающих дерево решений, атрибуты представлены одним значением, а затем эти значения объединяются в виде вектора признаков. Это имеет смысл, поскольку обычно атрибуты независимы друг от друга. Однако на практике некоторы…
06 ноя '12 в 14:57
0
ответов
Ошибка при построении дерева решений с использованием C5.0 на языке R
Здесь я предсказываю тип стекла на основе его химического состава. Входные данные химического состава имеют числовой тип (Ri,Na и т. Д.), А тип выходного стекла (Typec) является фактором. После построения модели с использованием C5.0 Я получаю ошибк…
24 авг '18 в 09:55
0
ответов
R Новое предсказание с деревом решений
У меня есть этот набор данных: "Density","bodyfat","Age","state" 1.0708,12.3,23,normal 1.0853,6.1,22,slim 1.0414,25.3,22,fat 1.0751,10.4,26,normal Я написал этот код: library(rpart) set.seed(1234) ind <- sample(2,nrow(mydata),replace=TRUE, prob= …
11 июн '18 в 09:54
1
ответ
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier: получить все образцы, попавшие в конечный узел.
Я хочу оценить для всех образцов размер листового узла, в который они попали. Основываясь на этом превосходном ответе, я уже нашел способ извлечь количество выборок для каждого конечного узла: from sklearn.tree import _tree, DecisionTreeClassifier i…
31 окт '18 в 08:43
1
ответ
Как обучить древовидный классификатор с помощью строковых меток и функций?
Ниже мой код: import sklearn #features = [[140,"smooth"],[130,"smooth"],[150,"bumpy"],[170,"bumpy"]] #labels = ["apple","apple","orange","orange"] # Now replace 1 for smooth & 0 for bumpy and 0 for apple & 1 for orange features = [[140,1],[1…
28 май '18 в 05:22
0
ответов
Как получить информацию из набора данных
У меня проблема с домашней работой по получению информации, но я думаю, что проблема не в этом. Я тот, кто не понимает, или проблема не в этом? Проблема состоит в том, чтобы получить информацию для каждого атрибута, используя некоторый набор данных.…
30 окт '17 в 05:50
0
ответов
Невозможно выполнить алгоритм C50
Я работаю с пакетом C50 и не могу выполнить алгоритм, на данный момент две основные вещи: набор данных без нулей и фактор для переменной 'credit$default'. Мне интересно, что не так. Сообщение после выполнения этого кода: c50 code called exit with va…
09 окт '18 в 19:23
1
ответ
Кривая ROC для деревьев решений с использованием пакета rocr
Я использую rpart пакет для разработки моего дерева и прогнозирования модели. Наконец, чтобы построить кривую ROC, я пытаюсь использовать rocr пакет. Извинения за то, что не воспроизвели его со встроенным набором данных, не смог. Пожалуйста, найдите…
15 фев '16 в 08:46
1
ответ
Как указать глубину дерева регрессии в Matlab?
Я использую дерево регрессии ( http://www.mathworks.co.uk/help/stats/classregtree.html) для классификации некоторых данных. Мои данные имеют 9 функций, однако дерево регрессии даст мне дерево решений, основанное только на двух лучших функциях, разде…
18 апр '13 в 09:31
3
ответа
Преобразовать таблицу решений в дерево решений
Как преобразовать или визуализировать таблицу решений в граф дерева решений, есть ли алгоритм для ее решения или программное обеспечение для ее визуализации? Например, я хочу визуализировать мою таблицу решений ниже:
31 июл '15 в 01:08
0
ответов
Как я могу использовать алгоритм дерева решений в H2O?
Я пытаюсь обучить модель дерева решений с помощью H2O. Мне известно, что в h2o нет специальной библиотеки для деревьев решений. Это код, когда я использую алгоритм GBM в H2O, но я могу использовать Decision Tree следующим образом. Потому что в h2o н…
29 авг '18 в 02:30
0
ответов
Ответ и предиктор должны быть векторами одинаковой длины
Я использую кривую pROC, чтобы сравнить производительность моделей. Я подготовил четыре модели SVM. Теперь, когда я строю модель дерева решений, я получаю следующую ошибку: Error in roc.default(x, predictor, ...) : Response and predictor must be vec…
12 июл '16 в 12:05
0
ответов
Прогнозирование дерева решений
Я пытаюсь выполнить задание по практическому машинному обучению, используя Decision Tree. У меня проблема. вход CTG$NSPF = factor(CTG$NSP) str(CTG) table(CTG$NSPF) set.seed(9850) g=runif(nrow(CTG)) CTGr=CTG[order(g),] str(CTGr) head(CTGr) DT=rpart(N…
17 окт '17 в 11:38
2
ответа
Найти лучший атрибут в дереве решений
Я столкнулся с одним вопросом Color Flavor Edibility Red Grape Yes Red Cherry Yes Green Grape Yes Green Cherry No Blue Grape No Blue Cherry No В этом вопросе он говорит, что просто анализ без каких-либо расчетов, угадать лучший атрибут (либо цвет, л…
04 апр '11 в 15:24
2
ответа
Может ли sklearn DecisionTreeClassifier действительно работать с категориальными данными?
Работая с DecisionTreeClassifier, я визуализировал его с помощью graphviz, и, к моему удивлению, кажется, что он принимает категориальные данные и использует их как непрерывные данные. Все мои функции являются категориальными, и, например, вы можете…
18 дек '17 в 17:18
1
ответ
nltk.DecisionTreeClassifier.train не работает
Я пытаюсь запустить следующий код, который был приведен в качестве примера в следующей главе книги: http://www.nltk.org/book/ch06.html [см. 1.4 Маркировка части речи] import nltk from nltk.corpus import brown # suffix_fdist = nltk.FreqDist() for wor…
07 июл '15 в 12:00