decision-tree

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    feature_importanceがtree.DecisionTreeClassifierの出力として認識されない

    tree.DecisionTreeClassifierを使用して意思決定ツリーを実行した後、最も関連性の高い機能を取得する方法を確認しましたが、成功しませんでした。下のリンクで、彼らは "feature_importances"を要求することについて話しました。ただし、これはtree.DecisionTreeClassifierの属性として認識されません。モジュールDecisioTreeClass
    tree decision-tree 2017-07-17

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    scikit-learnでソフトラベルを使ったGradientBoostingTreeトレーニング？

    私は論文を再構成しています。彼らは、入力Xとソフトターゲットy_sが与えられたときに、グラジエントブースト回帰木を訓練し、最小平均自乗誤差で最終出力yを得た。論文に関しては、scitkit-learnパッケージを使用して、すべての意思決定ツリーベースのメソッドを修正なしに実装しました。これは私がしたいことです。あなたが解決策を知っている場合 は、すでに私はそうここに私の考えがあり、聞いて幸せになる
    python scikit-learn decision-tree training-data 2017-07-21

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    デシジョンツリー解決する問題

    私はデータ構造に関する試験を受けており、決定木（nlog n W.Cの最小値でn個の要素をソートする）を使って解決された問題を全面的に見てきました。 誰かが私にそのような質問のための情報源を提供できるなら、私は満足しています。 ありがとうございます。もちろん
    data-structures decision-tree 2017-07-28

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    ML DecisionTreeClassifier - 連続機能

    ml.DecisionTreeClassifierに、BucketizerまたはQuantileDiscretizerメソッドを使用せずにカテゴリフィーチャではなく連続フィーチャでスコアをつける方法を教えてください。 以下は、MLのDecisionTreeClassifierに連続機能を渡し、ビニング（Buckizer）機能を使用しないコードです。スコアリングセットの大部分はスコアリングされずに無
    machine-learning pyspark decision-tree 2017-07-28

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    デシジョンツリーの各葉の下にサンプルを取得する方法はありますか？

    私はデータセットを使って意思決定ツリーを訓練しました。今、どのサンプルがどの葉の下にあるのかを見たいと思っています。 ここから私は赤のサンプルを丸で囲んたいです。 私は、決定木のPythonのSklearnの実装を使用しています。
    python machine-learning scikit-learn decision-tree 2017-07-30

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    x_trainがデシジョンツリーを予測する場所からリーフのノード番号を取得するにはどうすればよいですか？

    私は訓練された決定木を持っています。私は、どのような決定経路からそれが予測されているか知りたいと思っている特徴ベクトルを入力すると、そのツリーのどの葉に新しい特徴が含まれるかが分かります。 私はPythonのSklearnの意思決定ツリーの実装を使用しています。
    python machine-learning scikit-learn decision-tree 2017-07-30

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    特徴の出現順に基づく分類

    私はソースから順番に入力しています。入力が特定の順序に一致すると、特定のグループに分類されます。これに基づいて私は以下のように私の訓練ファイルを作りました。 私は、分類を行うために意思決定ツリーを使用しようとしていますが、モデルを構築する際に問題を考慮していません。意思決定ツリーは問題に近づくために適しています。機能の順序は各機能の重みではなく分類を行う上で重要です。また、これらの問題を解決するた
    machine-learning decision-tree 2017-08-01

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    機械学習アルゴリズムにフィーチャの不確実性を組み込むにはどうすればよいですか？

    私はScikitの決定木を使ってデータセットの回帰を学びます。 私は非常に良い結果を得ていますが、私に関係する1つの問題は、多くの機能の相対的な不確実性が非常に高いことです。 私は、不確実性の高いケースを削除しようとしましたが、モデルのパフォーマンスが大幅に低下します。 フィーチャ自体は実験的に決定されているため、実験的な不確かさが関連付けられています。データそのものは騒がしいものではありません。
    python python-3.x machine-learning regression decision-tree 2017-08-01

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    結果：Rpartで分割されたカテゴリ変数のノード内の小数点？

    私はモデルからこれを得た：生データセットに をfamilygroupがカテゴリ変数であり、Iは、異なるグループに応じて1~5にそれを再コーディング有します。今の結果は1.5？グループ1とグループ5の観測が結合されていることを意味しますか？はいの場合、グループがグループ1に等しくなく、5が右ノードに転用されていることを意味しますか（< 1.5）？ノードは純粋に1.5？ 私はこれらの種類の結果を持つい
    decision-tree rpart 2017-08-03

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    決定木。オブジェクトを分割するためのしきい値の選択

    私がthisを正しく理解していれば、一連のオブジェクト（フィーチャの配列）が表示され、2つのサブセットに分割する必要があります。これを行うために、いくつかの特徴x jをしきい値t mと比較する（t mはmノードでのしきい値である）。我々は、不純物関数H（）を使用して、オブジェクトを分割する最良の方法を見つける。しかし、我々はどのようにしてt mの値を選び、どの特徴を閾値と比較すべきか？つまり、それ
    machine-learning decision-tree 2017-08-04
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