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splits:据我所知，这种分割基于小于21.51的bmi值将病例发送到正确的子节点，并且与主变量(同意= 0.858)和节点杂质(adj=0.632)的减少相似。我不明白输出的(0分裂)部分？此外，如果协议的价值为1，这是否值得怀疑？
谢谢!
浏览 3提问于2013-04-16得票数 4
是否存在接受多个数据集进行处理的模块？例如，“拆分数据”、“编辑元数据”和“选择数据集中的列”不接受多个数据集作为输入。 这就是我所做的:在我的模型中有几个数字和分类变量。我使用“转换为指示器变量”模块为我的数据创建虚拟变量。如何将指标变量和数值变量包含到一个数据集中，以便拆分模型的数据？理想情况下，我需要在Azure MLS中
浏览 28提问于2019-04-11得票数 0
我正在尝试使用拆分变量("Cohort")在SPSS Modeler v.18.2中探索一个连续的目标变量。在其他具有标称目标变量的模型中，我能够使用自动分类器在每个拆分上生成模型-但在此模型中，当我使用自动数字节点时，它会完全忽略拆分。下面是流： ? 在数据文件中，我将"Cohort“设置为Split： ? 在节点<e
浏览 22提问于2019-06-19得票数 0
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我有一个数据集(在Excel中)，我将导入到SAS中进行一些建模。我已经有了一种随机拆分excel数据集的方法(使用=RAND()函数)，但是是否有一种方法(在拆分阶段)确保样本的分布是均匀的(除了保持随机拆分和测试分布直到它变得可接受之外)？否则，如果在SAS中执行得最好，那么测试样本随机性的最有效方法是什么？
数据集包含35个变量，混合了二进制变量、连续变量和分类</e
浏览 1提问于2017-04-07得票数 0
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我有一个包含19个特征的数据集。现在我需要做缺失值补充，然后使用scikit的OneHOtEncoder对分类变量进行编码，然后运行机器学习算法。我的问题是，我应该在使用split的train_test_split方法做上述所有事情之前拆分这个数据集，还是应该首先拆分成训练和测试，然后对每组数据进行缺失值和编码。我担心的是，如果我首先拆分，然后对得到的两个集合进行缺失值和其他编码，当对测试集中<em
浏览 0提问于2015-05-05得票数 6
我正在努力寻找方法来提高机器学习模型的性能，无论是二进制分类，回归还是多项式分类。我目前正在尝试不同的阈值(30%，20%，10%)来将级别组合在一起。这意味着我将代表剩余计数的30%、20%或10%的水平组合在一起。
我想知
浏览 14提问于2019-07-25得票数 0
我想将我的特征' age‘从一个连续变量更改为二进制分类的年龄范围的分类变量，如下所示：然而，我希望以最优的方式
浏览 4提问于2017-06-30得票数 1
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我有一个由数百个分类变量组成的数据集，只使用features_categorical = features_old.select_dtypes(exclude=["number"])选择了分类变量类别出于特征工程的目的，我需要使用此方法拆分具有5个以上类别的类别 In : features_categorical['Variable 1'].unique()
Out : array(['Category_1',
浏览 140提问于2021-05-10得票数 1
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根据我的直觉，决策树应该能更好地处理分类变量，而不是连续变量。如果是这样的话，为什么需要对分类变量进行编码？有人能告诉我这背后的直觉吗？
浏览 0提问于2019-05-16得票数 10
在Windows上，我需要对R3.4.1中的dataframe执行以下操作
转置矩阵。我可能需要使用这个1.5GB
浏览 0提问于2018-03-21得票数 1
我创建了一个包含所有分类变量的决策树模型。其中一些分类变量有超过100个可能的值。下面是我的代码：plot(model)问题是，text(model)使用对应分类变量的长列表注释每个拆分节点我正在寻找一个让text(model)只显示变量名而隐藏所有值的选
浏览 1提问于2013-08-07得票数 0
我正在尝试在R中构建一个决策树模型，其中分类变量和数值variables.Some分类变量都有3层，所以我可以只使用as.factor，然后在我的模型中使用吗？我尝试使用model.matrix，但我怀疑model.matrix会将变量转换为0和1的数值，然后根据这些数值进行拆分。
浏览 24提问于2020-07-23得票数 0
1回答
我使用part在一个包含数百个级别的分类变量的数据集上构建了一个决策树。树根据变量的选择值拆分这些变量。我想检查一下进行拆分的标签。如果我只是运行决策树结果，控制台中列出拆分的显示将被截断，无论哪种方式，它都不是易于解释的格式(用逗号分隔)。有没有办法把它作为一个R对象来访问？我对使用其他包来构建树持开放态度。
浏览 0提问于2018-05-11得票数 0
我正在尝试使用两个特性在lightgbm中创建一个简单的模型，一个是分类的，另一个是距离。我遵循了一个教程()，该教程指出，即使在LabelEncoding之后，我仍然需要告诉lightgbm，我的编码功能本质上是绝对的。我想知道的是lightgbm是否真的理解这个专栏在本质上是绝对的。它看起来是这样的，但是我不确定为什么教程中明确地说明了它没有。下面是我的代码：
trainDataProc = p
浏览 1提问于2019-07-20得票数 3
Warning message:NAs introduced by coercion to integer range
我使用了文章中给出的例子问题是，使用的拆分变量有太多的类别。在mob()函数中，创建了一个包含所有可能拆分的矩阵。该矩阵本身的大小为p * (2^(p-1)-1)，其中p是拆分变量
浏览 0提问于2017-06-09得票数 4
我尝试输出rtf，第一列是分类、子组和级别名称。我将分类和子组与拆分符号'~‘连接到变量'cat’中，我预计它们会在两行中输出(如图所示)。但似乎拆分符号没有将分类和子组分成两行。它只是在输出中显示类似于'Class1~ subgroup1‘。
在proc报表中，有没有办法拆分compute语句中的行？
浏览 4提问于2016-06-21得票数 0
我在使用sklearn包的回归树上遇到了麻烦。它是关于一本书的数据集，在其中，回归树可以在下面看到：问题在STORY_LANGUAGE变量中。这是一个分类变量，其值为0、1、2和3，它们都对应于书中的不同语言。在运行该模型之前，我已经确定STORY_LANGUAGE是一个分类变量，但是树仍然将其拆分，并将其作为一个浮点数(1.5)处理。任何帮助都是非常感谢的！
浏览 2提问于2019-04-24得票数 1
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关于如何使用ggplot2可视化逻辑匹配，最常引用的示例似乎非常类似于以下内容：ggplot(data=kyphosis, aesKyphosis) - 1)) + stat_smooth(method="glm", family="binomial")如果你没有太多的重叠数据，这种可视化效果很好，对于拥挤的数据，第一个建
浏览 0提问于2013-07-17得票数 1
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