我有一个工业数据集和测试分类性能使用决策树(DT),随机森林(RF)和集成分类器(EL),如套袋,提升等。
,,问题是,对于所有的分类器,我都得到了相当相似的准确性。RF和EL依赖DT吗?在学术论文中比较DT、RF和EL的性能是否公平?
我查看了现有的问题(),(),但目标与我的问题不同。Python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier % Decision Tree
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier % Random forest
from sklearn.ens
在Rails 3.1中,我想使用一个接受参数数据的create方法来创建一个嵌入式对象,但我想知道是否有比下面的case方法更好的方法:
def method_call(obj,data)
case obj
when 'a' then User.create_a(data)
when 'b' then User.create_b(data)
when 'c' then User.create_c(data)
end
end
我真的很想做下面这样的事情,但这会因为我传递的数据而导致错误:
def method_call(obj,
为了计算分类引起的损失,我们这样做:
If y (w \cdot x + b) > 0:\text{no loss}
If y (w \cdot x + b) < 0:\text{loss} = −y (w \cdot x + b)
那么,在这里,决策边界上的点到底是什么呢?我们如何分类和计算他们的损失?(因为它会变成0)
我正在为一个奖项设计一个数据库应用程序。它有着75年的历史和众多的类别,随着时间的推移而改变。现在,我正在考虑的设计有两种表:
entities
people
publishers
categories
novel
movie
author
artist
诸如此类。每个类别都有该类别特有的数据,例如:
NOVEL
title varchar(1024)
author int #FK into people table ID
publisher int #FK into publisher table