我正在尝试使用ames住房数据集中的数字和分类特征来评估决策树模型的准确性。对于数字特征的预处理，我使用了SimpleImputer和StandardScalar。至于分类特征，我使用了一个热门的编码器。我尝试使用10折交叉验证来评估决策树模型(决策树回归器)，但我得到了测试分数</e
浏览 83提问于2021-06-07得票数 0
我有一个this dataset，其中肯定的类由APS系统的特定组件的组件故障组成。我正在使用Microsoft Azure Machine Learning Studio执行预测性维护。如下图所示，我使用了4种算法:逻辑回归、随机森林、决策树和支持向量机。您可以看到，评分模型节点中的输出数据集由16k行组成。然而，当我看到评估模型的输出时，在混淆矩阵中，Logistic回归只有1
浏览 19提问于2021-01-14得票数 1
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随机森林回归模型的改进
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我的工作是车辆占用率预测，我对此非常陌生，我使用随机森林回归来预测入住率。随机森林jupyter笔记本请帮我做以下几件事如
浏览 0提问于2021-07-27得票数 2
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我正在使用scikit学习创建回归模型。现在我想知道如何评估均方误差是合理的还是坏的？这不是编程问题，但我想知道如何
浏览 0提问于2018-05-06得票数 2
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我们有一个300,000+记录的数据集，如下所示：1111, 100, 50, 25, 10, 03333, 10, 0, 5, 2, 4
目前，我们正试图根据每个记录的先前数量，寻找预测2017年数量的最佳模型。我们尝试过决策树回归、多元线性<em
浏览 0提问于2017-08-11得票数 1
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决策树回归:不需要多项式？
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我正在测试一个回归任务的不同模型。在使用OLS、Ridge和Lasso时，我使用了不同的多项式度的解释变量。例子:对于两个变量x和y，2级给出了解释变量x，x^2，xy，y，y^2。然而，在使用决策树时，我不确定使用任何高于1的度作为解释变量是否有意义。示例:在应用决策树回归器时，测试x^2、xy和y^2是否有意义？
我问<em
浏览 0提问于2020-01-20得票数 3
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本质上，我想传递一个程序--一些变量，所有这些变量都是从我的站点上的一个用户那里收集来的，并让程序给出用户的真实程度的“分数”。我已经有了大量的数据，已经设置了“分数”，并且希望自己开始创建分数(目前是通过第三方完成的)。在阅读了关于机器学习的文章并询问了一些朋友之后，我选择了python (仍然对想法持开放态度)，但我不确定我要选择哪种类型的算法，有监督的，无监
浏览 0提问于2022-06-03得票数 1
我一直在做Python课程中的应用机器学习，在第四周的课程和作业中，我发现了一些有趣的东西。在我第一次尝试完成这个任务时，我尝试使用sklearn的RandomForestClassifier来预测标签，但是模型过于贴切，测试的准确性也很差。作为一个实验，我转向了RandomForestRegressor，并且，你猜怎么着，它不仅不过分合适，而且测试的准确性也要高得多。
浏览 2提问于2020-01-06得票数 0
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我有一个36K处理的数据集，每一个都有7个特性。每个集合代表一个任务，我知道完成每个任务需要多长时间。我想要建立一个模型，它能够预测未来任务的持续时间。我只知道了决策树(DT)，并试图将它应用于我的问题。结果的准确度分数为0.03。我认为DT是不合适的，因为时间是连续的，DT是用来分类的。
哪种算法适合持续时间预测？我的环境: Python和sklearn，如果这很重要的话。
浏览 0提问于2016-12-01得票数 3
使用默认参数，从X_train集和Y_train标签构建决策树回归器模型。将模型命名为dt_reg。在测试数据集上评估模型的准确性并打印其得分。预测X_test集合的前两个样本的房价并打印出来(提示:使用预测()函数)
在X_train数据和Y_train标签上安装多个决策树<e
浏览 4提问于2020-09-16得票数 0
我用一个简单的KNN模型和3NN来预测一个权重，但是，精度是0.0，我不知道为什么。代码可以给我一个58 / 59的体重预测。这是可复制的代码from sklearn import preprocessing, neighbors
from sklearn.model_selection
浏览 4提问于2020-09-17得票数 1
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对MSE错误的混淆
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我建立了一个随机森林回归模型并计算了我自己的误差。我还想计算MAE、MSE和RMSE，以便将我的结果与类似的用例进行比较。我对结果感到困惑，因为结果要小得多。random_state = 42
这是
浏览 0提问于2020-01-25得票数 3
我正在尝试构建一个决策树回归器模型，并且已经分割了训练和测试数据集。但是，一旦我试图将决策树辅助器安装到X_train和y_train中，我将收到以下错误：我甚至尝试使用numpy将X_train数据转换为数组，也为索引创建了一个列，但仍然面临相同的问题。
浏览 8提问于2022-08-18得票数 -2
我试图创建一个基于一些培训数据的决策树。我以前从未创建过决策树，但完成了一些线性回归模型。我有三个问题：
通过线性回归，我发现很容易用迭代的方式绘制图、拟合模型、组因子水平、检查P统计等，直到我得到一个很好的预测模型。我不知道如何评估决策树。是否有一种方法可以获得模型的摘要(例如，状态模型中的.summar
浏览 2提问于2021-05-31得票数 0
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我有一个包含产品的dataframe，在这个dataframe中我有一些特性，比如：cat1、cat2、cat3、city、desc、image_count、mileage、price、title、year我有10亿的训练数据和重要的预测功能是标题和描述，这是文本类型。我想知道哪种算法最适合我的预测？我是机器学习的初学者，对不同的算法感到困惑。谢谢
浏览 1提问于2019-02-17得票数 0
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决策树算法是线性的还是非线性的？
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最近，我的一位朋友在一次采访中被问及决策树算法是线性算法还是非线性算法。我试图寻找这个问题的答案，但没有找到令人满意的解释。有人能回答并解释这个问题的解决方案吗？另外，还有其他一些非线性机器学习算法的例子吗？
浏览 0提问于2015-08-13得票数 37
我正在使用决策树分类器，为了评估我的估计器，我遵循了通过train_test_split分割训练数据或使用cross_val_score进行交叉验证的技术。任何一种技术都会表明估计器大约有90%的准确率。然而，当我在实际测试数据上使用估计器时，获得的准确率大约降低了30%。让我们假设训练数据是测试数据的良好表示。
我还能做些什么来评估</
浏览 0提问于2013-06-08得票数 1
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其目标是开发一种基于二进制数据的预测种族的模型，不管是否存在基因。
我很难找到一个没有连续数据就能工作的分类模型。一种可能有效的模式是k模式。还有什么其他的型号我应该考虑吗？
浏览 0提问于2019-03-01得票数 0
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只有一种情况下生成树叶的决策树
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早些时候，我问过一个关于市场预测分析的问题。面向潜在客户的营销预测模型(使用熊猫)对此仍有一些怀疑，但我对我为营销数据生成的决策树表示怀疑。我的目的是预测一个领先是赢还是输，这取决于他们是如何意识到产品等。我有一个bool变量“韩元”，0销售失败，1-销售。使用决策树，我能够生成一个模型，但是，对于导致不获胜的情况，没有叶子。这是正常的吗？我见过虹膜数据集的例子，其中所有三个特性都表示在树中，因此我
浏览 0提问于2016-04-28得票数 3
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在使用IBM Watson Machine Learning在IBM Data Science Experience (DSX)中构建二进制分类模型时，如果其中一个特征列具有唯一的分类值，则会出现评估错误我使用的数据集看起来像这样-Ford,1000,8,0Chrysler,3000,10,0Acura,17000,13,0
Infinity,18000,53,1
浏览 2提问于2018-01-24得票数 0
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