decision-tree 相关问题

决策树是一种决策支持工具，它使用树状图或决策模型及其可能的后果，包括机会事件结果，资源成本和效用。这是显示算法的一种方法。

获取决策树中特定叶节点的数量

我有一个决策树，我想获取单个类的叶节点数。使用这个例子，我们得到树：我知道可以通过以下方式获得总节点数 clf.tree_.node_co...

python scikit-learn decision-tree

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如何阅读Scikit-Learn源代码？

我正在学习使用 scikit-learn 来构建决策树。但是，当我使用示例代码时。我发现构建树的内核代码是空的。我正在使用以下代码：来自 sk...

python scikit-learn decision-tree

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决策树ID3算法中选择分区背后的直觉

我试图理解机器学习中决策树分类器背后的直觉。我知道决策树中每个节点的目标是进一步划分可能标签的当前空间，以便......

algorithm machine-learning decision-tree supervised-learning

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将二元分类Python scikit-learn模型切换为多类分类模型

我目前在切换以下代码以适应多类变量（3 个级别）时遇到问题。 # 数据导入从 ucimlrepo 导入 fetch_ucirepo 将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd 导入

python classification svm decision-tree roc

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决策树旁边的黑色实心矩形是什么？

我从https://www.dasca.org/world-of-big-data/article/know-how-to-create-and-visualize-a-decision-tree-with-python改编了这段代码。我删除了 DecisionTreeClassifier 构造的两个参数...

python graphviz decision-tree pydotplus

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失败原因的决策树预测

在我的实验中，我使用决策树来预测参与者是否会通过或失败，我会根据他们失败的原因向他们提供反馈。决策树包括三个

decision-tree

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以流水线方式输出决策树

嗨，因为我是使用 sklearn 库的机器学习方法的新手，我尝试将决策树合并到管道中，然后进行模型的预测和输出，但是当我运行

python pipeline decision-tree

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从单个树创建 Tensorflow 决策森林

是否可以使用 TensorFlow 从许多单独的决策树构建决策森林？另外，根据某些性能标准删除和添加决策林中的单个树？...

tensorflow decision-tree tensorflow-decision-forests

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如何修复“DTYPE <class 'numpy.dtype[datetime64]'> 无法通过 <class 'numpy.dtype[float64]'> 升级。没有常见的 DType

我尝试使用决策树从数据集中进行预测，但决策树分类器导致了上述错误。该数据集包含对象类数据、int64 和 datetime64 数据。我有

python decision-tree dtype

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如何提取由DecisionTreeClassifier()和plot_tree()创建的决策树中每个节点使用的单词？

我有以下数据用于训练模型来检测句子是否是关于：一只猫或狗与猫或狗无关我运行以下代码来训练 DecisionTreeClassifier() 模型，然后 v...

python scikit-learn nlp tree decision-tree

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持久化模型如何提高准确性？

将 pandas 导入为 pd 从 sklearn.tree 导入 DecisionTreeClassifier 从 sklearn.model_selection 导入 train_test_split 从 sklearn.metrics 导入 precision_score, f1_score Whitewine_data = pd.re...

python classification decision-tree ml

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可视化分类算法

我正在研究分类问题，并且正在使用决策树模型。我想可视化决策树，以了解导致“是”标签的主要规则。有人可以恢复吗...

python classification decision-tree

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在连续预测器上运行 CHAID

请问，有人尝试在连续预测器上运行 CHAID 算法吗？起初，我使用 SPSS Modeler，效果很好。但是当我在 Python 3.6 上尝试它时，它对我不起作用。谢谢：）普...

python decision-tree spss-modeler

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如何在Weka中使用C4.5限制决策树的深度？

我正在尝试使用Weka和J48分类器，专门用于C4.5算法。具体来说，我希望限制生成的决策树的深度（1 层、2 层等），但我不这样做