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使用PMML模型文件对随机森林进行评分。得分时，得到以下输出。有办法增加概率的小数点数吗？(即)0.8至0.8000或0.2至0.2000)library(pmml)
saveXML(pmml(iris.rf), file="irisrf.xml")
将此模型保存为PMML文件，并计算得到以下输出{“物种”："setosa“、"Predicted_Species”："setosa“、
浏览 2提问于2015-04-30得票数 0
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我有一个for循环，每次生成一个决策树，在以后的程序中，我需要将所有的决策树应用到测试数据中(决策树不是集成在一起的)。我试图将它们存储在一个结构数组中，但是当我将它们应用于测试数据时，我有以下错误：
(未定义的函数“预测”用于输入‘struct’类型的参数。)
浏览 8提问于2015-09-07得票数 0
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现在，我试图使用快速矿工模型(决策树)的结果作为R脚本的输入，得到以下错误：
在端口输入1处传递的不兼容数据(决策树)。在指定端口传递的数据类型错误。
浏览 1提问于2017-04-16得票数 0
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在应用特征选择之前和之后，我尝试对不同机器学习算法的性能进行实验。利用sklearn提供的函数(SelectFromModel)，对SVM、随机森林、KNN、线性回归以及决策树作为特征选择方法进行了测试。
除决策树算法外，所有算法在应用特征选择后都有了明显的改进。这是否意味着决策树需要大量的特性才能生成一个好的模型？
浏览 0提问于2020-04-19得票数 3
熵与决策树📷X = dataset.iloc[:, 0:4]此时，我尝试将DecisionTreeClassifier直接应用于
浏览 0提问于2019-10-01得票数 0
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我正在尝试构建一个决策树，其中我在r.which决策树中混合了自变量和连续因变量，我可以应用吗？我不想使用购物车，因为我想要2个以上的分割。
浏览 7提问于2015-08-20得票数 0
我有一个数据集，用于生成决策树，并对新数据进行一些预测。在未来，我想将这个项目用于生产，在那里我将生成一个决策树(批处理)，并通过web界面或移动应用程序接收新数据，对该条目的类别进行预测，并将结果立即通知用户。并在生成新的决策树(批处理)之后存储这些新条目，并连续重复此过程。尽管Apache Spark的目的是执行批处理，但是有一个允许您接收实时数据的流式API，在我的应用程序中，这些数据将只由带有决策树的批处理过程中构建的模型使用，而且预测非常快，它允许用户快速获得答案。我的问题是，
浏览 2提问于2015-05-10得票数 6
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我在一家企业对企业的公司工作，该公司拥有一个大型的现有客户(小型企业)数据库，其中包含描述每个客户的各种数据列(例如，行业、信誉、财务数据等)。我知道有几家营销数据供应商维护着小型企业数据库，它们的数据列与我的公司类似。
问:使用我的公司已经拥有的数据，我如何才能确定哪些客户在供应商的数据库中有最大的潜力成为一个客户，如果营销的话？我应该建立一个预测模型吗？我应该做某种聚类吗？
浏览 0提问于2017-02-11得票数 0
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我正在处理一个相当大的数据集(770K记录，2K属性，几乎所有这些属性都是二项式的，但都是整数形式的)，1.为什么决策树(例如深度为10的决策树)需要这么多时间来训练？实际上，在训练树之前，我平衡了数据(因为它是不平衡的)到原始大小的40% (~320K记录)，但这仍然需要很多时间，有没有其他版本的决策树可以产生相同的性能和更少的时间？2.如何优化决策树的参数？我应该在整个X-validation上对其进行优化吗？
浏览 1提问于2012-12-30得票数 0
我想做我的数据集由购物车和C4.5决策树的特征选择。这种方法将决策树应用于数据集，然后提取决策树算法用于创建树的特征。因此，我需要返回在创建的树中使用的特性。
浏览 10提问于2020-07-09得票数 0
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决策树归纳开源代码
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我相信决策树分类器适用于此。
问题是这个类允许的语言种类相当多: C++，C#，Delphi。此外，我不希望学生花费大量时间来处理任何技术问题，如链接库。WEKA对于Java来说是很棒的。那么，您是否知道用于学习决策树的简单C++/C#/Delphi库？
浏览 1提问于2010-10-04得票数 1
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硕士论文主题
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我正在寻找一篇论文来完成我的硕士学位，我感兴趣的预测分析在营销，人力资源，管理或金融学科，使用数据挖掘应用。我发现了一个非常有趣的主题：“使用决策树预测客户流失”或“使用决策树预测员工更替”，我非常努力地环顾四周，但不幸的是没有找到任何相关的数据集下载(电信客户流失数据集 )。我想用“决策树技术”做一个类似的课题。谢谢。
浏览 0提问于2016-06-12得票数 -2
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我在这里尝试应用决策树。决策树负责在每个节点本身进行拆分。但是在第一个节点，我想根据"Age“来分割我的树。我该怎么强制你这么做呢？
浏览 4提问于2016-10-04得票数 8
如果分类器是稳定的和简单的(高偏倚)，那么我们应该应用bias。Breiman表明，套袋对不稳定的学习算法是有效的，训练集中的小变化会导致预测发生很大的变化。布雷曼声称，神经网络和决策树是不稳定学习算法的例子。检查最后一行
gbdt不是xgboost中最受欢迎/推荐的学习者吗？考虑到决策树显然是不稳定的学习者，这是矛盾的。
浏览 0提问于2020-10-27得票数 0
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决策树桩
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我想使用AdaBoost实现一个java应用程序，它可以对大象是非洲象还是亚洲象进行分类。我是AdaBoost的新手，我了解到好的弱分类器是决策树桩。我想知道是否支持我只创建两个决策树桩(一个用于大小，一个用于重量)，或者我是否应该创建更多的决策树桩(几个不同的大小和几个不同的重量)？
浏览 4提问于2012-08-25得票数 2
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通常的决策树是有向无圈图。是否有类似于递归神经网络的包含循环的决策树的推广？如果存在这样的树，它们能应用于可变长度的序列吗？我找不到关于这种树的资料。或者他们的存在是不可能的不可行？
浏览 0提问于2018-05-21得票数 4
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我有一个问题，理解和应用决策树的生存分析在Python。我有一个数据集，有年龄，体重，肿瘤大小，体积，.(所有的浮标)，我想知道是否有一个相关的整体生存(也浮动)。有人能帮我解决我的问题吗？有没有人知道在哪里能读到更多关于这个话题的文章？
浏览 5提问于2021-03-25得票数 2
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什么时候决策树表现良好？我绘制了一些图表，比较了基于决策树的模型和基于logistic回归的模型。决策树建立模型所需的时间较长，而LRclassifier模型的time.Moreover较小，logistic模型的f-score高于决策树。所以我想知道什么时候应该使用决策树。
浏览 2提问于2017-09-22得票数 1
我想知道是否有一个解决方案可以将O(n+m)用于以下标准问题： 给定两个整数数组，计算具有最小(非负)差的值对(每个数组中一个值)。 示例： Input : A[] = {l, 3, 15, 11, 2}Output : 3 the pair (11, 8) 我知道如果你使用排序，你可以在O(NLOG(N))内得到解决方案。有没有不使用排序并且是线性的解决方案？如果没有，我们能证明没有吗？ 谢谢
浏览 14提问于2021-09-28得票数 1
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