利用make_classification数据集从MLPClassifier绘制三维决策边界
是一个机器学习中的任务。首先，我们需要了解一些相关概念和步骤。
- make_classification数据集：make_classification是scikit-learn库中的一个函数，用于生成一个人工分类数据集。它可以根据指定的特征数量、类别数量、类别之间的分布等参数生成一个具有特定特征的分类数据集。
- MLPClassifier：MLPClassifier是scikit-learn库中的一个多层感知器（MLP）分类器模型。MLP是一种人工神经网络模型，可以用于解决分类问题。MLPClassifier可以根据给定的训练数据进行训练，并用于预测新的数据样本的类别。
- 三维决策边界：在二维平面上，决策边界是将不同类别的数据样本分开的线或曲线。在三维空间中，决策边界是将不同类别的数据样本分开的曲面。绘制三维决策边界可以帮助我们可视化分类模型的效果。
下面是实现利用make_classification数据集从MLPClassifier绘制三维决策边界的步骤：
- 导入所需的库和模块：
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np- 生成make_classification数据集：
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=3, n_informative=2, n_redundant=1, n_classes=2, random_state=1)这里生成了一个包含100个样本、3个特征、2个信息特征、1个冗余特征和2个类别的数据集。
- 训练MLPClassifier模型：
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=1000, random_state=1)
clf.fit(X, y)这里使用了一个包含100个隐藏层神经元的MLPClassifier模型，并进行了1000次迭代的训练。
- 绘制三维决策边界：
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 生成网格点
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
z_min, z_max = X[:, 2].min() - 1, X[:, 2].max() + 1
xx, yy, zz = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1), np.arange(z_min, z_max, 0.1))
# 预测网格点的类别
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel(), zz.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
# 绘制决策边界
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=y, cmap=plt.cm.Set1, edgecolor='k')
ax.contour3D(xx, yy, zz, Z, cmap=plt.cm.Set1, alpha=0.5)
# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('Feature 1')
ax.set_ylabel('Feature 2')
ax.set_zlabel('Feature 3')
# 显示图形
plt.show()这段代码会生成一个包含数据样本点和决策边界的三维图形，并显示出特征1、特征2和特征3的坐标轴标签。
这样，我们就利用make_classification数据集从MLPClassifier绘制了三维决策边界。对于这个任务，腾讯云没有特定的产品或链接与之相关。
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1回答
我已经拟合了一个考虑3个变量的logistic回归模型。我想要绘制数据点的三维图，并绘制决策边界(我认为这将是一个平面)。
我找到了一个适用于这种情况的在线示例(以便您可以直接加载数据)。
mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
mylogit <- glm(admit ~ gre + gpa + rank, data = mydata, family = "binomial")
我正在考虑使用三维散点图包，但我不确定我应该写什么方程来绘制边界。有什么想法吗
浏览 4提问于2014-10-02得票数 1
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使用包含各种特征和回归目标(称为qval)的数据集来训练XGBoost回归器。这个值qval在0到1之间，应该有以下分布：
到现在为止还好。但是，当我用xgb.save_model()保存模型并用xgb.load_model()重新加载它以在另一个数据集上预测这个qval时，预测的qval超出了0,1的边界，如下所示。
有人能解释一下这是否正常，如果是，为什么会发生这种情况？在我看来，可能只是计算qval的“等式”(这里很糟糕的单词)是根据一些数据训练的，而权重实际上并没有考虑到0,1的边界。因此，当将这些“权重”应用于新数据时，结果超出了范围。不过还不太确定。
浏览 0提问于2021-03-04得票数 3
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3回答
我正在研究支持向量机，我想知道决策边界和最优超平面之间的区别是什么？它们似乎都被描述为为分隔数据点而绘制的线。
浏览 5提问于2013-12-18得票数 8
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KNN边/图
、、、、
我已经为我的数据创建了相异矩阵。我正在尝试从KNN方法中获得一组边的结果。我读到过KNN是一种有监督的学习方法。因此，从我读过的所有文献中，有这个训练集和测试集，然后算法预测测试数据的分类。但我追求的不是分类(或结果)，而是3-NN方法产生的一组边缘。
R是否有一个用于KNN的函数，在该函数中我可以获得边缘而不是分类输出？
另外，R有没有内置的函数来绘制图形/树？我一直在找，但我所能看到的都是基本的情节。也许我找错方向了。
非常感谢!
浏览 0提问于2017-09-09得票数 0
我一直在尝试使用Sklearn的神经网络MLPClassifier。我有一个大小为1000个实例的数据集(具有二进制输出)，我想应用一个包含一个隐藏层的基本神经网络。
问题是，我的数据实例不能同时使用。在任何时候，我都只能访问一个数据实例。我认为可以使用partial_fit的MLPClassifier方法来解决这个问题，所以我用一个1000个输入的虚拟数据集来模拟这个问题，然后一次把一个输入循环起来，然后把partial_fit循环到每个实例，但是当我运行代码时，神经网络什么都学不到，预测的输出都是零。
我不知道是什么引起了这个问题。任何想法都是非常感谢的。
from __future__
浏览 1提问于2016-03-02得票数 7
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我正在实现逻辑回归。我设法从中获得了概率，并能够预测一个2类分类任务。
我的问题是：
对于我的最终模型，我有权重和训练数据。有2个特征，所以我的权重是一个有2行的向量。
我该如何绘制它呢？我看到了，但我不太明白答案。我需要等值线图吗？
浏览 3提问于2015-02-01得票数 25
我正在使用scikit-learn在Python中实现具有7个特性的二进制逻辑回归，我想为它绘制决策边界(最好是在Matplotlib中)。我见过、和，但当我尝试实现它们时，它们都不起作用；有些要求我只在两个特性上训练模型，而我不喜欢这两个特性。
理想情况下，我想同时绘制二维和三维边界，
但这两个都没问题。
浏览 0提问于2015-05-25得票数 1
1回答
我对于一个问题的特性只是一个单一的特性，所以X_train只有一个维度。现在，我已经使用了支持向量机、朴素贝叶斯和Logistic回归。那么，现在我如何绘制这些分类器的决策边界呢？是否有一种方法可以使用python绘制具有决策边界的一维特征向量？我做了很多次搜索，但没有找到任何结果。X_train形状为(489，1) (489个实例各有一个值)
浏览 0提问于2021-01-30得票数 1
sklearn.neural_network中的MLPClassifier似乎使用了很多可用的CPU核心，即python进程在拟合模型时开始使用50%的处理能力。如何防止这种情况发生？有可能吗？从文档中看，似乎没有n_jobs参数来控制这种行为。我使用的是11月份的Winpython发行版中的sklearn版本0.20。这在我的笔记本上很好，但在其他人使用的服务器上也不好。
浏览 50提问于2019-02-11得票数 1
1回答
我有一个滑雪随机森林分类器，有59个特征作为输入。我只想在索引i1 i2中绘制两个特性的决策边界。
如果我对其余的特征使用平均值/中值，分类器将在忽略i1/i2的路径中结束。
我想绘制i1/i2的决策边界，同时忽略其余的功能。这个是可能的吗？还是有用的？
浏览 0提问于2019-02-12得票数 1
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关于Python中的数据模拟，我有一个问题。本文对不平衡数据的分类进行了研究，并对不同方法在模拟数据上的有效性进行了测试。我在各种文章和书籍中看到，make_classification函数用于生成数据。然后从正态分布产生数据，因此数据是连续的，而不是离散的。这类数据对分类(SVM，决策树)研究是否正确？
浏览 0提问于2021-05-03得票数 0
我正在使用R来绘制聚集的二进制数据。数据看起来像这样：我的目标是用以下方式绘制数据：
我尝试使用fviz_cluster，但我无法让R理解，图形实际上只有两个维度(A；B)，这两个维度各有三个子类别(A_1，A_2，A_3；B_1，B_2，B3)。非常感谢你的任何有用的建议！
浏览 12提问于2019-11-16得票数 0
我想知道使用yellowbrick.features.FeatureImportances模型运行RandomForestClassifier是否有意义，以便找到最有影响的特性，然后将不同的模型(例如MLPClassifier)与它们相匹配。
不幸的是，FeatureImportances不支持MLPClassifier查找特性。文档可以检查这里
浏览 0提问于2021-07-10得票数 0
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高维数据决策边界的绘制
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我正在为二进制分类问题建立一个模型，其中我的每个数据点都是300维(我正在使用300个特性)。我正在使用PassiveAggressiveClassifier从滑雪。这个模型表现得很好。
我想绘制模型的决策边界。我怎么能做到呢?
为了了解数据，我正在使用TSNE在2D中绘制它。我用两个步骤将数据的维数从300降到50，然后从50降到2(这是一种常见的推荐)。下面是相同的代码片段：
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
X_Train_reduced = Truncate
浏览 6提问于2016-06-09得票数 23
我想并排查看训练数据和测试数据的损失曲线。目前，使用clf.loss_curve获得每次迭代的训练集损失似乎很简单(见下文)。
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
clf = MLPClassifier()
clf.fit(X,y)
clf.loss_curve_ # this seems to have loss for the training set
然而，我也想在一个测试数据集上绘制性能图。这个可以用吗？
浏览 0提问于2017-10-24得票数 15
我正在使用sklearn.neural_network MLPClassifier，我想准确地绘制学习率(0.0001:10)。我已经获得了如下数据代码。 from sklearn.neural_network import MLPClassifier
import numpy as np
X_train = Input_Data['Train_Input']
X_test = Input_Data['Test_Input']
Y_train = Input_Data['Train_Target']
Y_test = Input_Data
浏览 76提问于2019-01-03得票数 0
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我试图在的基础上，在sklearn Python中使用LDA绘制sklearn虹膜数据集的边界线。
对于二维数据，我们可以很容易地使用LDA.coef_和LDA.intercept_绘制线条。
但是对于被简化为两个组件的多维数据，LDA.coef_和LDA.intercept有很多维，我不知道如何用它们来绘制二维降维图中的边界线。
我试过只使用LDA.coef_和LDA.intercept的前两个元素来绘制图，但没有成功。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import datasets
from s
浏览 0提问于2019-09-03得票数 3
1回答
我已经创建了各种模型的集合，如svc、LogisticRegression、LinearDiscriminantAnalysis等。
但是，当我缩放数据时，mlp分类器工作得更好，但是像LogisticRegression这样的其他模型在缩放数据时精度较低。因此，我只想缩放一个模型的数据。
from sklearn import preprocessing
scaler = preprocessing.StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train_ = scaler.transform(X_train)
X_val_ = scaler.transfo
浏览 26提问于2020-05-16得票数 3
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我试图实现隔离林的异常检测，但我无法理解的分数。另外，我想要绘制并可视化我的隔离林正在创建的决策功能。
下面是我编写的代码：
def IForest(df):
clf = IsolationForest(n_estimators = 300, contamination = 0.01, behaviour = "new")
clf.fit(df)
anomaly_score = clf.decision_function(df)
anomalies = clf.predict(df)
print("\n Decision func
浏览 0提问于2019-12-23得票数 0
我有大约370个特征的数据，我已经建立了一个随机森林模型来获取重要的特征，但当我绘制时，我无法计算出要考虑的特征，因为370个特征在x轴上看起来非常笨拙。
有没有人可以帮我用Python语言绘制这个图，就像varImpPlot()在R中绘制的图一样。
浏览 0提问于2017-09-14得票数 3
1回答
Im用R建立logistic回归分类器模型。
下面是代码示例：
library(ROCR)
DATA_SET <- read.csv('E:/1.csv')
classOneCount= 4000
classZeroCount = 4000
sample.churn <- sample(which(DATA_SET$Class==1),classOneCount)
sample.nochurn <- sample(which(DATA_SET$Class==0),classZeroCount )
train.set <- DATA_SET[c(sam
浏览 4提问于2015-01-28得票数 0
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正如您所看到的，我有一些点(属于红色和蓝色类)，我会使用RBF核，但我认为，只有在点处于完美的圆形方式时，RBF核才能使点线性可分。在这种情况下，我不知道如何修改内核(或使用哪些参数)来尊重这些数据所具有的"oval“方面。
📷
浏览 0提问于2019-01-13得票数 2
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朴素贝叶斯和Logistic回归都能很好地分类这两个数据集吗？我的理解是，朴素贝叶斯可以，和Logistic回归与复杂的条件可以分类这些数据集。如果我错了，请帮忙。
数据集的图像如下：
浏览 3提问于2014-01-30得票数 3
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我们知道，由于最大限度的线性核支持向量机比logistic回归得到更好的结果.通常会导致更稳定的结果/更好的位移决策边界。但是，在任何情况下，线性核支持向量机在测试精度方面的表现都比logistic回归差吗？
浏览 0提问于2023-01-03得票数 0
我有一个数据集，比如data1，data2，data3.输出或预测数据应该是基于给定数据集的人员名称。我有一个训练数据集，但不确定要使用哪种ML算法。人的名字也不会改变。
浏览 2提问于2022-10-19得票数 -3
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神经网络(例如，Python中的MLPClassifier )能够将完全(或非常)不同的输入特性映射到同一个输出类吗？还是在这种情况下最好使用多个输出类，然后手动将这些公认的输出类映射到同一个类？
浏览 0提问于2018-11-13得票数 2
1回答
随机树的最大深度
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我试图为Weka上的数据集找到最好的分类器，我正在研究不同类型的随机树算法的最大深度。但我不明白我得到的结果:使用maximum-Depth between 3 and 10比使用maximum-Depth>10获得更高的准确率。有人能帮我找出原因吗？更深的树不应该提供更好的准确性吗？
浏览 1提问于2016-05-01得票数 0
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我开始在库瑟拉上看安德鲁·吴( Andrew )的ML视频。在分类课(在第三个视频中)中，他说了以下几行
“再一次，决策边界不是训练集的属性，而是假设和参数的属性。
但是，一旦有了参数θ，就定义了决策边界。“
我的问题：
训练集和假设之间有什么区别？
为什么决策边界是假设的属性，而不是训练集的属性？
浏览 3提问于2017-07-13得票数 5
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1回答
我曾在同一标准化数据集(二进制分类)上训练过skearn中的Logistic回归和决策树。
决策树的最重要系数是(按tree.feature_importances_排序)：
📷
对于logistic回归(按abs(logreg.coef_)排序)：
📷
“总日费用”是决策树中最重要的系数，而logistic回归则仅为第5位。为什么？
S的“总日收费”比下一个决策树系数高出大约35%，但对于logreg来说，它几乎比最重要的系数少50%。
我无法想象这种最优的分离超平面，至少在三维。我可以想象，logreg中最大的coeff必须与维数相对应，这是最好的分离维数。
浏览 0提问于2022-11-28得票数 0
3回答
我有一个三维数据集的曲面，不是一个函数图。这些数据只是3D中的一堆点，我唯一能想到的就是在Matlab中尝试使用scatter3。Surf不会工作，因为曲面不是函数图。
使用scatter3的结果并不理想，因为没有任何类型的透视图/阴影。
有什么想法吗？它不一定是Matlab，但这是我的编程的来源。
要了解我所拥有的表面类型，请考虑以下四种图像：
第一个是三维轮廓图，第二个是等高线的平面{z = 1.8}中的切片。我的目标是收集所有的红区。我有一种方法可以对每个片{z = k}执行此操作。这是第三个情节，我很喜欢这里看到的。
在z给予上迭代这个会给出一个曲面，这是第4幅图，有点吵(虽然我
浏览 8提问于2012-08-21得票数 8
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目前，我正在使用sklearn的Logistic回归函数来处理一个综合的2d问题。数据集如下所示：
我正在基本地将数据插入sklearn的模型中，这就是我所得到的(浅绿色，忽略深绿色)：
这方面的代码只有两行: model = LogisticRegression()；model.fit(tr_data，tr_labels)。我检查了绘图功能，这也很好。我没有使用正规化器(这会影响到它吗？)
在我看来，边界是这样的，我觉得很奇怪。直觉上，我觉得它们应该是对角线的，因为数据(大部分)位于右上、左下，并且从测试中可以看出，一些杂乱的数据点是导致边界以这种方式出现的原因。
例如，
浏览 1提问于2018-04-01得票数 1
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2回答
我正在研究一个文本的多类分类问题，其中我有很多不同的类(15+)。我已经训练了一个Linearsvc svm方法(方法只是和例子)。但是它只输出概率最高的单一类，有没有一种方法可以同时输出两类
我正在使用的示例代码：
from sklearn.svm import LinearSVC
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer,CountVectorizer
count_vect = CountVectorizer(max_df=.9,min_df=.00
浏览 0提问于2020-05-24得票数 2
我的任务是为一个分类问题提出一个95%精度的模型。我有训练数据和坚持数据集。为了实现这一目标，我有机会请求具有期望特性的特定类的数据。
我应该用什么方法来计划通过另一个团队进行数据采集？我目前的准确率为86%。我使用LightGBM进行模型开发。将考虑参数调整和与XGBoost和TabNet集成。但我想我需要更好的数据才能达到更高的精度。特征工程也在发挥作用。
还请注意，这是一个多类分类问题。
浏览 0提问于2021-09-12得票数 1
3回答
我使用梯度梯度增强树(与Catboost)进行回归任务。GBtrees能预测一个标签是否低于在训练中看到的最小值(或最大值)？例如，如果标签的最小值为10，GBtrees能够预测5吗？
浏览 0提问于2020-07-06得票数 10
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1回答
按值划分3d数据的绘图面
、、、、
我有一个3d数据集，其中每个样本都有3个坐标(x，y，z)和一个值( 0或1 )。我想绘制一个曲面，将值为1的点与值为0的点分开。例如，假设所有x、y和z大于零的点的值都是1，而所有其他点的值都是0。但在我的问题中，我不知道区分这两个类别的解析表达式。在Python中绘制这样的曲面最好的方法是什么？
浏览 16提问于2019-06-05得票数 0
我正试图在一个外部可视化平台上创建一个表面图。我正在使用上的虹膜数据集。我也在使用同样的方法来创建我的决策面图。不过，我的最终目标不是matplot可视化，所以从这里开始，我将数据输入到我的可视化软件中。为此，我刚刚调用了flatten()和tolist() on xx、yy和Z，并编写了一个包含这些列表的JSON文件。
问题是当我试图绘制它时，我的可视化程序崩溃了。结果发现数据太大了。当扁平化时，列表的长度大于86,000。这是因为步骤大小/绘图步骤是非常小的.02。根据模型的预测，它实际上是在数据的min和max域上迈出了一小步，并按照模型的预测绘制/填充。这有点像像素网格；我将大小缩小到
浏览 10提问于2017-05-12得票数 7
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基于scikit learn文档。我尝试绘制分类器的决策边界，但它发送了一个错误消息"ValueError: X每个样本有2个特征；预期为908430“，代码为"Z = clf.predict(np.c_xx.ravel()，yy.ravel())”
clf = SGDClassifier().fit(step2, index)
X=step2
y=index
h = .02
colors = "bry"
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].mi
浏览 8提问于2016-10-18得票数 0
1回答
Weka J48决策树分类器是否支持对具有本质非线性可分数据的问题进行分类？简而言之，J48是线性分类器还是非线性分类器？
浏览 6提问于2015-05-11得票数 1
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2回答
我有一个要在matlab中绘制的三维数据。数据集是通过沿y方向堆叠具有不同参数的10条指数曲线来构建的，例如
x = 0:0.01:15;
x0 = 0.5;
y = [beta1, beta2, beta3, beta4, beta5, beta6, beta7, beta8, beta9, beta10];
Z(1, :) = A*exp(-(x-x0).^2/beta1);
Z(2, :) = A*exp(-(x-x0).^2/beta2);
Z(3, :) = A*exp(-(x-x0).^2/beta3);
Z(4, :) = A*exp(-(x-x0).
浏览 2提问于2012-05-07得票数 4
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1回答
我使用的是RBF内核的matlab函数。在几个数据集上，随着sigma值的增加，支持向量的数量增加，准确率增加。而在一个数据集的情况下，随着sigma值的增加，支持向量减少，精度增加。在使用RBF核的情况下，我无法分析支持向量与精度之间的关系。
浏览 0提问于2012-05-01得票数 2
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1回答
我使用rpart包对分类/回归树进行建模。我有变量x，y，s，其中x在{-1,1}中，y在0,1中连续，s$是一个有3个水平的因子。
我使用
fit <- rpart(x~y+s, data=data, method="class")
最终的模型非常有意义，我可以使用fancyRpartPlot(fit)绘制它。我还可以修剪树，只剩下一个决定：
fit = prune(fit,cp=0.1)
它说$y$需要小于某个阈值。如何提取此阈值？我想在数据集上执行bootstrap运行，并将阈值保留在一个数组中。
浏览 0提问于2015-04-21得票数 1
在安德鲁·吴在“古瑟拉关于分类”的ML视频中(在第三段视频中)，他说“决策边界不是训练集的属性”。这句话是什么意思？这是否也意味着我们在线性回归中用来拟合数据的直线或任何曲线不是训练集的属性？他声称，这些曲线(通过线性回归实现)并不是相应的训练数据的特性。我对此有点困惑。如果我的疑虑能被消除的话。提前谢谢。
浏览 0提问于2018-04-19得票数 1
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我尝试用OBJLoader加载三维模型，用三维建模软件绘制successed.The模型，并用转换软件将其转换成.obj格式。因为模型是绝对定位的，所以在显示模型时总是会出现问题。
在这种情况下，如何在场景中间显示对象并使模型看起来正常？
你能帮我解决这个问题吗？谢谢!
浏览 3提问于2012-11-29得票数 1
我为这个问题的新颖性提前道歉，但我被卡住了。我正在尝试解决这个问题，
我可以做部分i)-1v)，但我被v卡住了。我知道要计算差额y，你可以这样做。
y=2/||W||
我知道W是超平面的法线，我只是不知道如何计算它。这总是这样吗？
W=[1;1]？
类似地，偏差，W^T * x + b = 0
如何从数据点找到值x？谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2012-06-05得票数 3
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我正在实现"三维模型中几何感知手柄和隧道环的计算“中的隧道检测算法。
在实际隧道检测之前，需要对输入进行预处理，如论文第5节所述
为了应用持久化算法，我们假定输入面M是用一个简单复形K表示的，它决定了M的凸壳是K的一个子复形，这意味着我们对内外空间O都有显式的单纯表示。
我的输入是一个三角形的封闭曲面网格，根据上面的引语，我的理解是我应该：
1.读取曲面网格，利用曲面网格的点执行delaunay三维算法。这一步的输出是四面体网格。
2.从step1中可以得到边界面(边界与输入面网格相同)、外部三角形和内部三角形。
论文的作者实际上发布了一个Youtube上的视频，说明了上面提到的步骤。
浏览 0提问于2023-03-03得票数 1
1回答
我正在尝试创建一个三维游戏，它完全基于完全相同大小的立方体。我想学习如何只用二维游戏库制作我自己的三维游戏。目前，我的做法是，我有一个数组存储的位置，所有中心的每个立方体在游戏。然后，在绘制单个立方体时，我会计算出我需要绘制的立方体的哪3面(因为您不需要绘制立方体的所有3面)。然后，知道所有立方体角的三维点，我将这些点投影到一个二维空间中，使用相机的位置，摄像机的角度，以及我所投射的点。
现在，我真正的问题是:既然我可以绘制一个立方体，我如何绘制多个立方体，考虑到需要按一定的顺序绘制多维数据集(即，更远的立方体需要先绘制，这样离我们更近的立方体就会出现在离我们很远的立方体的顶部)？如何确定首先
浏览 2提问于2014-04-05得票数 1
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1回答
我研究过随机林和RainForest的论文，但它们有点让人困惑！总之，我理解这些算法的以下步骤。你能帮我查出我说的对不对吗？
谢谢你的帮助。
在兰登森林第一：
定义树数
通过引导来划分数据
在每个分区构造树上(在每个节点中选择一个特征子样本)
标签叶节点
用于对新实例进行分类时，可以对所有树进行投票。
在RainForest中：
分区数据集
构建AVC-分区集
通过计算AVC-集上的纯度标准(如gini-索引)，在分区上构建树。
浏览 0提问于2018-05-16得票数 2
回答已采纳
3回答
我已经有两个数据集了。一个用于训练，另一个用于测试。这两个数据集都是不平衡的(百分比相似)，大约有90%的标签1。如果测试集是非常不平衡的，那么平衡数据会有用吗？标签0的实例(即10%)仍然足够。
如果有必要的话，我最终会使用过度抽样。我的是一个tripAdvisor审查数据集，在这种情况下最好的技术是什么？
有没有使用过采样和过采样的混合技术？还是没什么意义？
浏览 0提问于2023-03-08得票数 2
我正在尝试对GuassianNB进行部分拟合，这是我的代码的一个小片段
classfier = GaussianNB()
classfier.fit(X_init, y_init)
for i in range(X_train.shape[0]):
if('some condition'):
classfier = GaussianNB()
classfier.partial_fit(X_train[i, :].reshape(1, -1), y_train[i].reshape(1, -1).ravel(), classes = np
浏览 0提问于2020-01-31得票数 3
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