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沙龙
1
回答
获取sklearn中节点的
决策
路径
、
、
、
我希望在
scikit-learn
中的
决策树
(DecisionTreeClassifier)中有
从
根节点到给定节点(我提供的)的
决策
路径(即
规则
集)。clf.decision_path指定了样本所经过的节点,这可能有助于获取样本所遵循的
规则
集,但是
如何
将
规则
集提升到树中的特定节点呢?
浏览 140
提问于2018-07-01
得票数 9
2
回答
如何
应用
从
sciki-learn
决策树
中学习的
规则
、
我正在
scikit-learn
中构建
决策树
。搜索stackoverflow可以找到一种方法来提取与每个叶相关联的
规则
。现在我的目标是将这些
规则
应用到新的观察中,看看新的观察将在什么叶子中结束。假设我们得到了叶#1的
规则
。a<5和b>7,那么observation属于叶#1。现在我想进行新的观察,并将这些
规则
应用于它,以检查它最终是在哪个叶中。 我尝试使用
决策树
来达到分割的目的。
浏览 29
提问于2016-09-26
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
在scikit learn中设置
决策树
分类器的分支数?
、
我正在使用
scikit-learn
,但不知道
如何
设置
决策树
的分支数……对于
决策树
,二叉树是最优的吗?
浏览 1
提问于2019-10-24
得票数 0
1
回答
如何
在
决策树
中指定拆分?
、
我正在尝试训练一个
决策树
分类器,用于使用
scikit-learn
提供的函数来评估棒球运动员。然而,我想提前“预先指定”或“强制”一些分裂,基于我所知道的关于专家思考方式的真实情况(无论
如何
,这些都需要合并)。例如,我想基于击球平均值> .300强制拆分。一个相关的问题是--我是否可以“预加载”以前训练过的
决策树
模型,并在随后的训练中仅仅“更新”它?或者,decisio树分类器每次运行时都需要重新学习所有
规则
?我在这里试图做的类比是迁移学习,但应用它的
决策树
。
浏览 2
提问于2017-10-05
得票数 1
22
回答
如何
从
scikit-learn
决策树
中提
取
决策
规则
?
、
、
、
、
我可以
从
决策树
中经过训练的树
中提
取底层
决策
规则
(或‘
决策
路径’)作为文本列表吗?
浏览 349
提问于2013-11-27
得票数 183
回答已采纳
1
回答
什么是好的机器学习技术,用于开发控制数据更改的
规则
?
、
、
、
假设我读取了一组数据,它看起来是这样的:现在,我的数据源设置了一个未知的
规则
:如果我的列表中的第三个元素设置为5,那么第五个元素必须大于10。第二行:第三行:第四行:如果我只看到数据,有什么方法可以推断出这个
规则
,所以我得出如下结论: return false;我知道,如果没有比本例更多的数据,机
浏览 0
提问于2019-05-20
得票数 0
回答已采纳
3
回答
如何
从
决策树
spark MLlib
中提
取
规则
、
现在我想从
决策树
中提
取
规则
。
如何
提取
规则
?
浏览 4
提问于2015-08-03
得票数 8
1
回答
基于多种数据类型特征的
决策树
、
、
我正在尝试用
scikit-learn
的DecisionTreeClassifier构建一个
决策树
。我的数据具有由整数和浮点数组成的数字特性。而且,
scikit-learn
的DecisionTreeClassifier不允许使用分类特性。是否有可供选择的包/库来构造允许分类特征的
决策树
?
浏览 2
提问于2016-01-09
得票数 3
回答已采纳
1
回答
R:
从
决策树
中提
取
规则
、
、
、
、
最近,我读到了一种名为“强化学习树”(RLT)的新
决策树
算法,该算法有望将“更好”的
决策树
与数据集相匹配。$Species, model = "classification", ntrees = 1) 问题:从这里,是否可以从这个
决策树
中提
取“
规则
”?我一直在阅读这个库的文档,似乎找不到一种直接的方法来提取
决策
规则
。我知道这个库通常是用来代替随机森林(它没有
决策
规则
)--但我读了这个算法的原始论文,他们指定RLT算
浏览 1
提问于2021-11-02
得票数 6
1
回答
利用交叉熵建立
决策树
分类器
、
如果有不同之处:此外,
决策树
算法是否假定有任何分布?如果是,我只是想把几个概念
从
更广泛的角度联系起来。 以下是我对多类
决策树
的关注。
浏览 0
提问于2020-01-16
得票数 2
1
回答
如何
改变
从
树
中提
取的
规则
的形状?
、
、
、
我正在使用sklearn.tree.export_text
从
决策树
中提
取
规则
: |--- sepal length (cm) <= 5.75|--- sepal length (cm) > 5.75| | |--- class: 1.0
如何
在一行中编写每个
规则
浏览 9
提问于2020-06-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
重建梯度增强回归器的学习预测器?
、
、
、
、
我想用
scikit-learn
来训练我的数据集,但是把最终的梯度提升到其他地方,这样我就可以直接在另一个平台上做预测了。我知道,我们可以通过访问regressor.estimators[].tree_获得回归者使用的单个
决策树
。我想知道的是
如何
将这些
决策树
组合在一起,以做出最终的回归预测。
浏览 0
提问于2020-12-23
得票数 0
回答已采纳
2
回答
文件分类的方法?
、
到目前为止,我已经尝试了几种方法: 还有别的办法吗?
浏览 2
提问于2014-03-31
得票数 0
1
回答
使用插入包
从
rpart中获取
规则
我正在寻找一种
从
决策树
中提
取
规则
的方法。我有8个预测器,它们都是分类变量,响应变量有三个输出A、B和C。
规则
1:预测器1-a预测器2-b预测器3-c预测器4-b预测器5 a预测器6-d预测器7-e预测器8-a结果:a
规则
2:预测
浏览 0
提问于2018-03-27
得票数 1
1
回答
决策树
- C4.5 vs CART
规则
集
当我阅读关于
决策树
的scikit--学习用户手册时,他们提到请有人详细解释哪些
规则
集是什么以及它们在C4.5中是
如何
使用的?
浏览 0
提问于2017-09-23
得票数 6
2
回答
tree.DecisionTreeRegressor是模型树还是回归树?
、
、
、
我的理解是:
浏览 11
提问于2014-06-02
得票数 2
回答已采纳
2
回答
字符串作为
决策树
/随机森林中的特征
、
、
现在我正在做一些关于
决策树
/随机森林应用的问题。我正在尝试拟合一个以数字和字符串(如国家名称)作为特征的问题。现在的库
scikit-learn
只接受数字作为参数,但我想注入字符串,因为它们承载了大量的知识。 我
如何
处理这样的场景,我可以通过某种机制将字符串转换为数字,例如python中的哈希。但我想知道在
决策树
问题中
如何
处理字符串的最佳实践。
浏览 4
提问于2015-02-25
得票数 3
1
回答
如何
解释one-hot编码用于
决策树
后的特征重要性
、
、
我知道
决策树
有基尼系数计算的feature_importance属性,它可以用来检查哪些特征更重要。但是,对于
scikit-learn
或Spark中的应用程序,它只接受数字属性,所以我必须将字符串属性转换为数字属性,然后对其进行one-hot编码器。当特征被放入
决策树
模型时,它是0-1编码的,而不是原始格式,我的问题是,
如何
解释原始属性的特征重要性?在尝试解释特性重要性时,我应该避免使用one-hot编码器吗? 谢谢。
浏览 2
提问于2016-10-14
得票数 11
1
回答
吡火花毫升库中
决策树
的显示
规则
、
、
、
、
我使用基于Dataframe的API (即pyspark.ml )对
决策树
进行建模。我希望使用toDebugString.显示
决策树
的
规则
,类似于在spark中基于RDD的API(spark.mllib)中获得的
规则
。我看过这些文档,找不到
如何
显示
规则
。还有别的办法吗? 谢谢。
浏览 2
提问于2018-04-02
得票数 0
2
回答
如何
使
决策树
规则
更容易理解?
、
、
、
、
我想从
决策树
/随机森林
中提
取有用的
规则
,以便开发一种更适用的方法来处理
规则
和预测。所以我需要一个能让
规则
更容易理解的应用程序。 对我的目的有什么建议(如可视化、验证方法等)?
浏览 4
提问于2015-07-09
得票数 1
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