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。

AI模型具有很高的准确性，但现实世界的测试结果很差

我正在用 python 构建人工智能模型。我的模型说我的训练准确度为 99.9%，测试准确度为 95%，但是当我通过输入数据对其进行测试时，我得到了错误的结果。我正在使用 Ra...

python machine-learning artificial-intelligence random-forest decision-tree

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特征重要性无法区分正负大小

我正在做一个数据分析/机器学习项目。主要目标是确定大型数据集中哪个组件导致了问题。数据集包含许多行，每行代表一个...

python machine-learning scikit-learn decision-tree feature-selection

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特征顺序会影响sklearn中的决策树算法吗？

我读了一些材料： sklearn 中的决策树文档知乎答案但是，如果我更改功能顺序（功能名称集：数据中的[a,b,c]更改为[b,a,c])。这个有吗

machine-learning scikit-learn decision-tree

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rpart 绘图重命名节点，数学符号名称

我使用 rpart 分数，然后使用 rpart 图来构建以下树：我使用以下代码：库（rpartScore）库（rpart.plot）库（插入符号）树<- rpartScore(Nutritional.Status.o...

r tree cart decision-tree rpart

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有没有办法从 fancyRpartPlot 中删除节点编号？

嘿希望有人能告诉我如何在使用拨浪鼓中的 fancyrpartplot 函数时从框上方删除节点编号，它们有时与变量标签重叠。尝试过 nn =

r decision-tree rattle

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GridSearchCV 机器学习

我使用 GridSearch 来查找此决策树的相对最佳超参数（以及 K-Fold CV，以评估模型的性能）。请查看...

python machine-learning scikit-learn decision-tree gridsearchcv

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在 GridSearchCV 函数中获取 ValueError 和单元格错误以查找最佳模型

------------------------------------ ValueError Traceback（最近一次调用最后一次）单元格 In[86]，第 43 行 36 分数.append({ 37“模型”：

machine-learning jupyter-notebook decision-tree gridsearchcv lasso-regression

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在决策树叶子和内部节点中提取样本

关于如何不仅在叶节点中提取样本，而且在共享相同父节点的样本以及具有相同祖先的样本中提取样本的任何想法..等等（内部节点）最后我想结束

machine-learning tree random-forest decision-tree

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为什么在尝试评估 TFDF GradientBoostedTreesModel 时出现错误？

我一直在努力训练 tfdf.keras.GradientBoostedTreesModel，我经常遇到问题，我加载的模型给我一个 ValueError 说它“找不到

tensorflow tensorflow2.0 decision-tree tensorflow-datasets

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Gradient Boosing 分类器和 XGBoost 用于多类预测

我正在努力理解提升算法如何用于多类标签。对于二元分类，我知道决策是相加的，然后做出最终预测（StatsQuest

scikit-learn xgboost decision-tree boosting

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sklearn 中决策树图中表示树节点的框的大小

Sklearn 函数 tree.plot_tree 显示代表不同大小树节点的框。有谁知道盒子的大小代表什么？我想不通。

machine-learning scikit-learn visualization decision-tree

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ValueError：X 有 5 个特征，但 DecisionTreeClassifier 期望 6 个特征作为输入

我对 DecisionTreeClassifier() 中的输入特征有疑问。实际上，预测从管道本身运行良好，而不是直接从模型运行。这是模式：加载模型，

python scikit-learn pipeline decision-tree

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如何在 sklearn DecisionTreeClassifier 中走特定路径

这里有点菜鸟，我很难得到解决方案：这是我的决策树：这是来自的输出打印（dt.tree_.__getstate__（）） {'max_depth': 3, 'node_count': 7, '节点'：数组（[（...

python scikit-learn decision-tree

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逻辑回归和决策树的区别

我在学习决策树，了解到它通常用于分类问题。但逻辑回归也仅用于分类问题。所以我到处找...

algorithm machine-learning data-science logistic-regression decision-tree

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用字符串变量制作决策树

我正在尝试从包含歌曲和关于它们的各种属性（流派、节奏等）的数据集中制作决策树。在这些属性中，除了类型之外都是数值。我已经知道了...

r string decision-tree

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DecisionTreeClassifier 不选择最优分割

我对 sklearn DecisionTreeClassifier 有一些误解。对于以下代码：从 sklearn.tree 导入 DecisionTreeClassifier，plot_tree 从 scipy.stats 导入熵进口 n...

python scikit-learn decision-tree

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有什么方法可以在 R 的条件推理树模型中获得最佳拟合 α？

我目前一直在寻找一种方法来获得 RStudio 中条件推理树模型（使用 party 包）的最佳拟合 α（显着性水平）。我刚刚意识到我已经

r tree decision-tree party ctree

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ValueError：使用序列设置数组元素。在决策树分类器中拟合

我有以下代码，我只是想自学如何使用机器学习模型。进口AST 导入 csv 将熊猫导入为 pd 将 numpy 导入为 np 从 sklearn.tree 导入

python machine-learning decision-tree sklearn-pandas

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带有 `rpart` 和 `caret` 的决策树，用于四分位数分解的目标变量

如下代码库（rpart）图书馆（插入符号） youdenSumary <- function(data, lev = NULL, model = NULL){ if (length(lev) > 2) { stop(paste("你的结果有", length(lev), &...

r decision-tree rpart

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预测后无法缩放数据

我正在做一个项目，我试图预测从 1970 年到 2022 年的 mlb 球员统计数据。我有 2 个数据集，一个用于击球手，我预测 5 个统计数据和 20 个特征，另一个用于投手

python machine-learning scikit-learn decision-tree

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