decision-tree

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    SkelarnでGridSearchCVを使用してDecision Treeを調整するとき、私は質問があります。 max_depthの範囲を決めたら、max_depthが必要と思われる場合があります。ため、サンプルの数、または機能は、max_depthを決定するために影響を与えます。だから、max_depthの範囲を決定するための適切な基準はありますか、それとも直感によってのみ決定されますか?

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    SciKitLearnで決定木を作成しようとしています。 入力にNaN、無限大またはdtype( 'float64')には大きすぎる値が含まれています。 .isnull()。入力データのany()を実行すると、すべての列でFalseが返されます。 float64型の4つの入力列があります。それらのデータは小数点以下2桁まで正しくフォーマットされていますが、狂った値はありません。 問題の原因は何か、

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    私は最近、RPARTと協力していて、理解していない計算をしました。 情報獲得のために作業するとき、「改善する」か変数の重要度をどのように計算するか(私のテストと同じように見えます)。コマンドで happy,class yes,p no,n :ダミー例として は、私は次の表を学んでみました fit <-rpart(class ~ happy,data=train,parms

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    DecisionTreeClassifierのインスタンスに合っており、各ノードの予測確率を抽出しようとしています。以下に示すようなカスタムの決定木の視覚化を作成するには、これが必要です。 各ノードの機能としきい値をエクスポートできます。 dtc.tree_.feature Out[72]: array([93, 36, 92, 51, 84, -2, 20, -2, -2, -2, -2, -

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    私はkaggleから詐欺のサンプリングを実験しました。 サンプルは284807件のトランザクションで構成されています。そのうちの497件は1クラスで、残りは別のもので、比率は0.172%です。 不均衡な問題があり、単純なランダムアンダーサンプリングがどのように機能するかをテストしたかったのです。サンプルを20分割し、精度 - リコール曲線下の領域を調べました。 私は線形回帰と決定木を取った。 en

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    私は機能の妥当性を評価しようとしていると私は、コードの関連部分は以下の通りであるDecisionTreeRegressor() を使用しています:私はprint機能を実行すると # TODO: Make a copy of the DataFrame, using the 'drop' function to drop the given feature new_data = data.drop

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    誰かが、setThresholds()機能の目的がApache Gradient Boosted TreesとApache Sparkのランダムフォレストについて私に説明することはできますか?公式のApache SparkのWebサイトには、その機能が使用されているドキュメントや例はありません。私が自分の目的に使用できるかどうかを知りたいと思っています。この機能はツリーが行う内部決定にしきい値を設

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    SURFアルゴリズムでハッシングテクニックを使用できるかどうか聞いてみたいと思います。テスト画像と保存された画像データセットを照合して顔認識をするプログラムを作った。 Accord.netを使用し、このライブラリのBOWによる機能のバッグを作成した後、ID3デシジョンツリーとKNNを作成しましたが、どちらの方法でも結果はあまり良くありませんでした。よりよい結果が得られるか、これは実行可能ではありま

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    partykitパッケージは、意思決定ツリーを素敵に表現します。私がそれを持っている唯一の問題は、ラベルが長くて重なっているときです。これらのラベルを移動させてそれを防ぐことはできますか(下の写真の青い矢印を参照)

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    これは一般的な質問です。 JavaScriptでイベントを作成したり処理したりできるAPI、フレームワーク、ライブラリ、パターンはありますか? 私は、イベントとアクションに基づいて意思決定ツリーを構築しています。イベントはDOMからくるだけでなく、キネクトやその他のセンサーとして外部デバイスから来るようになるでしょう。私は、特にkinectで何かを追跡するときにアクションをディスパッチできる必要が