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。

我在scikit-learn 0.22.2.post1中遇到BaggingClassifier错误。我正在使用python 3.8.2。从sklearn.tree导入DecisionTreeClassifier从sklearn.ensemble导入BaggingClassifier ...

python scikit-learn decision-tree

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非参数监督学习方法

在Scikit-Learn决策树的文档中指出：决策树（DT）是用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是...

machine-learning scikit-learn decision-tree

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Sklearn决策树的BFS遍历

我如何处理sklearn决策树的广度优先搜索遍历？在我的代码中，我尝试了sklearn.tree_库，并使用了诸如tree_.feature和tree_.threshold之类的各种功能来对...

python-3.x scikit-learn decision-tree

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决策树模型的准确性较低

我正在制作决策树模型来预测歌曲的情绪。我的数据集包含有关歌曲的音频特征（例如速度，响度，舞蹈性等）和目标列的信息...

python python-3.x machine-learning scikit-learn decision-tree

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导入python CHAID软件包时出错-已解决

我已经从此处的CHAID软件包中安装了python CHAID软件包，我正在尝试将CHAID导入我的笔记本中。但是，当我从CHAID导入树错误导入包时，出现语法错误...

python import python-import decision-tree

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MS SQL Server Analysis Services中的概率是如何计算的-决策树模型？

我是MS SSAS模型的新用户，我想知道如何在决策树模型的节点分布内计算概率。示例：我已经为样本数据创建了一个模型（'...

ssas probability decision-tree

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如何在决策树中找到每个叶子或节点的索引？

主要问题是找到每个样本分类到哪个叶节点。关于使用tree.apply的文章有成千上万。我很清楚这个函数，它返回叶节点的索引。 ...

python scikit-learn decision-tree

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如何在决策树中查找每个叶或节点的索引-sklearn

主要问题是找到每个样本分类到哪个叶节点。关于使用tree.apply的文章有成千上万。我很清楚这个函数，它返回叶节点的索引。 ...

python scikit-learn decision-tree

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如何限制在决策树分类器的特征重要性图上绘制的特征数量？

我正在评估我的决策树分类器，并且试图绘制功能的重要性。该图形可以正确打印，但可以打印所有（80多个）功能，从而产生非常混乱的视觉效果。我是...

python machine-learning decision-tree

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如何为sklearn正确分类编码-决策树的内存错误

这是我第一次访问sklearn库，说实话，由于我在互联网上发现了无数种“做事方式”，所以我脑子里一团糟。所以我有清理过的数据库...

python encoding scikit-learn decision-tree

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scikit学习功能中的DecisionTree分类器返回值-2，这意味着什么

DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor的tree._feature最后几次返回值-2。这是因为它们是叶节点吗？我可以假设任何-2值作为叶节点特征吗？...

python-3.x machine-learning scikit-learn data-science decision-tree

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如何从插入符:: train对象绘制最终的c50决策树模型（库C50）

r decision-tree r-caret c5.0

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如何在网格搜索后绘制热图并为决策树找到最佳超参数

我需要绘制热图以在网格搜索供体选择数据集后找到决策树的最佳超参数，该数据集可从kaggle获得。这里我有两个超参数：max_depth = [1，...

python seaborn data-science decision-tree grid-search

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如何从`party`包中的`ctree（）`构建的回归树中删除某些节点

我已经使用包方中的ctree（）构建了回归树。我模型的结果有许多节点，它们包含相等概率的因变量（例如：A类= 0.33，B类= 0.33，...

r decision-tree party

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基于决策树的模型可以预测未来吗？

我正在尝试建立一个模型来预测每月，每周和每天的发货量。我发现基于决策树的模型比线性回归更好。但是我读了一些文章...

machine-learning random-forest decision-tree extrapolation

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查找决策树中决策边界的距离

我想在scikit-learn中找到样本到经过训练的决策树分类器的决策边界的距离。特征都是数字的，特征空间可以是任何大小。我...

python machine-learning scikit-learn classification decision-tree

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是否有一种方法可以强制Random Forest Regressor不适合拦截器？

我想知道是否有一种适合sklearn随机森林回归器的方法，使得全0输入将为我提供0预测。对于线性模型，我知道我可以简单地传入fit_intercept = False ...

python machine-learning scikit-learn random-forest decision-tree

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我具有分类功能，我不想使用一个热编码器，因为它会增加数据集中的维数，我现在有什么选择？

我的模型基于决策树算法，因此，我想避免使用一种热编码器，因为它会增加训练时间。我知道一种我不知道采用热编码的技术，而是可以使用...

machine-learning decision-tree one-hot-encoding

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试图了解随机森林以进行回归

machine-learning regression random-forest decision-tree

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使用R语言使用C5.0构建决策树时出错

这里，我根据玻璃的化学含量来预测玻璃的类型。输入化学含量的数字类型（Ri，Na等），输出玻璃的类型（Typec），这是因素。

r decision-tree c5.0

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