decision-tree

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決定木をしばらく学んだ後、私はブースティングと呼ばれる小さなテクニックがあることに気付きました。私は通常の場合、意思決定ツリーの精度を向上させるでしょう。私はちょうど私たちが構築したすべての意思決定ツリーにこのブースティングを組み込むだけでいいのですか？現在、私たちは別のテクニックとしてブーストアウトしているので、単一のデシジョンツリーを使用するだけではなく、ブースティングを使用することに不利な

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エントロピーを使った加重決定木

私は分割関数としてmutual information gainを使ってバイナリ分類ツリーを構築しています。しかし、トレーニングデータは少数のクラスに偏っているので、逆のクラス頻度で各トレーニングサンプルを重み付けすることをお勧めします。トレーニングデータにどのように重み付けをしますか？エントロピーを推定する確率を計算する際に、加重平均を取るか？ EDIT：重み付きのエントロピーの表現が必要です

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巨大なデータセットのデシジョンツリーを学習する

私は、MATLABを使用して巨大な（つまり、メモリに格納できない）データセットからバイナリ分類決定ツリーを構築しようとしています。基本的に、私がやっていることは次のとおりです。がデータにn個意思決定機能を試してみてください、すべてのデータを収集し分割データ内のクラスを分離するためにbest decision functionを選びます分割に2 再帰にオリジナルデータセットのデータを有してい

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デシジョンツリーシステムを構築してシステムのスペックアウトを支援する

私は、セールスチームのスペックに役立つシステムを構築する方法を検討しています。理想的なシステムは、すべての製品に共通する基本的な質問をします。これらの回答からさらに質問が出てくるでしょう。これは本質的に私が構築することを求められた大きな決定木/エキスパートシステムです。誰かがこのようなシステムを構築した経験があり、何らかのリファレンスを提供できるのか、そういったシステムをサポートするためのフレ

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意思決定ツリーの生成と可視化

誰かが次のことを助けたり助言したりできるのだろうかと思います。私は、データソースからデータを取得し、そのデータをWebページ上の決定木として視覚化できるようにする必要があります。これは、エンドユーザーにとってシームレスな単一のプロセスになります。これはJSPとJavaサーブレットを使用して行われますが、私に関係するのは、基礎となる製品です。私はWeka分類子にデータを渡し、それが作成した.dot