decision-tree

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    C5.0トライアルのブースティングを再現

    私はRでC50パッケージを使用しており、生産のためのモデルをエクスポートする必要があります。 私はboostingオプションを使用していますが、試行は重み付けされていますが、出力には重みが指定されていません。 私はミス分類にウェイトオプションを使用していません。試行の重みが必要です。 Rを通して私のc50モデルの各試行の重量を知る方法はありますか？変数が使用されているすべての変数の
    r machine-learning decision-tree boosting 2017-09-13

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    Rパーティーキット - カスタムモデルのツリーノードと分割

    パッケージパーティキットでは、プレディクタと分割を指定してカスタムツリーを構築する方法があります。例： data("WeatherPlay", package = "partykit") #create a split sp_o <- partysplit(3L, breaks = 75) #create a node n1 <- partynode(id = 1L, split =
    r tree decision-tree party 2017-09-14

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    rpartを使って珍しいデシジョンツリー出力（マルチクラス）を解釈する方法

    rpartパッケージを使って意思決定ツリーをプロットしようとしていて、その出力と本当に混同しています。第3節では、都市から農業や鉱業の授業をどのように作り出すことができるのでしょうか？ 農業と鉱業の代わりに農業と都市でなければならないと思います。 はここ df<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/tuyenhavan/Statistics/Da
    decision-tree explain rpart 2017-09-16

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    決定木のパフォーマンス

    決定木はいつうまく機能しますか。私は決定木に基づくモデルとロジスティック回帰を用いたモデルを比較したグラフをプロットしました。意思決定ツリーはモデルの構築に時間がかかり、LRclassifierは時間がかかりませんでした。さらに、ロジスティックのfスコアはこのモデルの意思決定ツリー以上です。だから私は決定木をいつ使うべきかを知りたい。
    machine-learning decision-tree 2017-09-21

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    ディシジョンツリーにあるように欠損値をそのまま扱う

    ある変数（カテゴリ変数と数値変数）に欠損値があるデータセットがあります。例として、私は2つのカテゴリ、 "地域（今日）"と "地域（1日）"に分けられた数値を持つ変数 "エリア"を持っています。データ列が「新しいコーナー」に分類されている場合、「エリア（-1日）」に値はありません。したがって、削除や削除などの通常の欠損値処理はここでは機能しません。変数がもともと数値であるカテゴリとして、 "are
    machine-learning classification decision-tree data-analysis missing-data 2017-10-01

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    数値変数とカテゴリ変数を使用してsklearnを使用して決定木に適合する

    sklearnのカテゴリ変数にonehotencodingを使用している間に、他の数値変数とともに生成する疎行列を使用して、 私はOneHotEncodingを使用してカテゴリ変数を疎行列に変換すると、この疎行列と元のデータセットの数値変数をどのように組み合わせるのでしょうか？
    scikit-learn decision-tree categorical-data one-hot-encoding 2017-10-03

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    決定木で分割を指定するにはどうすればよいですか？

    私は、scikit-learnの提供する機能を使って野球選手を評価する決定木分類器を訓練しようとしています。しかし、私は専門家の考え方（これは無関係に組み込む必要がある）について私が知っていることに基づいて、事前にいくつかの分割を「事前に指定する」か「強制する」ことを望む。たとえば、打撃平均> .300に基づいて分割を強制したいとします。 関連する質問は、以前に訓練された決定木モデルを「プリロード
    scikit-learn decision-tree data-science 2017-10-05

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    Matlabのfitctreeを使って自分の意思決定ツリーに表示される属性はいくつかあります

    私はMatlabを使って意思決定ツリーを構築する必要があります。私はfitctree関数を使用します。私のデータセットには、27個の予測子と4個の出力（クラスラベル）があり、これは{2; 3; 5; 7}です。しかし、ツリーをプロットすると、this pictureにあるように、2つの属性（3レベルのツリー）しか得られません。 私は決定木理論で何かを忘れましたか？ 私は木の袋を使うべきですか？もし
    matlab decision-tree 2017-10-09

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    Sparkの最新ランダムフォレストのカテゴリ機能をどのように処理するのですか？

    ランダムフォレストのMllibバージョンでは、パラメーター付きの名目フィーチャー（数値ではあるがカテゴリ変数）を持つ列を指定する可能性がありました。categoricalFeaturesInfo MLランダムフォレストとは何ですか？ユーザーガイド、同様のベクターでカテゴリ機能を変換VectorIndexerを使用していますが、書かれてthere is an exampleで「自動的にカテゴリの特徴
    apache-spark apache-spark-mllib random-forest decision-tree feature-engineering 2017-10-15

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    rpy2とrpartを使用したときの非適合配列エラー

    rpy2（バージョン2.8.6）のrpartをpython 3.5に使用しており、分類のための決定ツリーを訓練したいと考えています。 owner_train_label形状のnumpyののfloat64アレイ（12610）であり、 owner_train_data形状のnumpyののfloat64アレイ（12610,88）である import rpy2.robjects.packages as r
    arrays numpy python-3.5 decision-tree rpy2 2017-10-17
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