decision-tree

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    找到来自xgboost.dump的二叉树的所有路径

    我有许多树的xgboost.dump文本文件。 我想查找所有路径以获取每个路径的值。 这是一棵树。 tree[0]: 0:[a<0.966398] yes=1,no=2,missing=1 1:[b<0.323071] yes=3,no=4,missing=3 3:[c<0.461248] yes=7,no=8,missing=7 7:leaf=0.00972
    python decision-tree xgboost 2017-03-22

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    如何在构建决策树时查找分割点的熵？

    给定一个二元分类问题： 有四个正例和5倍负的例子。因此，P（+）= 4/9和P（ - ）= 5/9。训练样例的熵是 -4/9 log2（4/9） - 5/9 log2（5/9）= 0.9911。 对于a3，这是一个连续的属性，我想找到每个分割的信息增益。 所以我按升序对a3值进行排序并找到它们的分割点。但是，我如何计算它们的熵？ 给出的答案是： 在上述图像信息增益列就是0.9911 - 熵。 但是
    machine-learning classification decision-tree entropy 2017-03-24

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    一种决策树算法，用于将分类变量的许多级别分为两组

    我有一个文件，其中包含有关客户违约贷款的数据或不是。这个文件中有很多变量。一个这样的变量是“customer.employername”。这个变量有大约1000多个客户的雇主名称的唯一值。我想在逻辑回归模型中使用这个变量，我想要预测谁是违约者或非违约者，但由于该变量具有如此多的分类值，因此很难为这些级别中的每个级别创建虚拟变量。为此，我想在R中提出一个决策树算法，在该算法中，我可以将此“custo
    r decision-tree rpart 2017-03-27

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    彩色树使用的graphviz class_names

    扩大在之前讨论的节点：不是二进制区别 Changing colors for decision tree plot created using export graphviz 我怎么会色树基地的节点上的统治阶级（虹膜种）， ？这应该需要将iris.target_names（描述​​该类的字符串）和iris.target（该类）组合在一起。 import pydotplus from sklear
    python-3.x scikit-learn decision-tree graph-visualization pydot 2017-04-04

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    在随机森林中的树中的每个节点上随机选择变量

    在随机森林方法中，对于每棵树，我们随机选择一组固定大小的变量（特征）。但是一旦这个集合被冻结了那棵特定的树，该树的行为是否像一个常规的决策树算法？ 我假设随机森林只不过是产生一堆经典的“决策树”，并将他们的选票投向最终的分类。但在许多地方，我所读过的任何描述似乎都表明了这一点;对于森林内的给定决策树，即使在每个节点处，我们也会随机选择变量。是这样吗？ 这是否意味着在树中的每个节点上，我们从该树固定
    machine-learning random-forest decision-tree 2017-04-08

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    如何分割数据集 - 标签数量= 150与样本数量不匹配= 600

    我有一个750x256的数据样本。 Rows = 750 Columns = 256 如果我将数据分成20％。我将为X_train 600个样本和y_train 150个样本。 那么问题就做decisionTreeRegressor 时accure它会说Number of y_train=150 does not match number of samples=600 但是，如果我拆我的te
    python pandas machine-learning scikit-learn decision-tree 2017-04-08

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    因子在r中有新的0级错误

    我想要预测（使用决策树）是或不是每个/数据点，并且如果预测为否，则更改该值直到它变为yes，但我有以下错误： pd = predict(rparttrain,no_no3[i,],type="class", na.action = na.omit) Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev
    r decision-tree level 2017-04-10

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    Prolog不会停止接受读取数据

    这是我在Prolog中的代码。 do(cinema):- parents(yes); (parents(no),weather(windy),money(less)). do(play):- parents(no),weather(sunny). do(stay):- parents(no),weather(rainy). do(shopping):- parents(no),weather
    prolog decision-tree 2017-04-12

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    rpart：confusionMatrix错误（回归树）

    我使用R中的rpart库准备回归树！我有4个独立变量和三个独立预测变量。所有瓦尔的规模（即米尺） mydata="mydata.csv" library(caret) library("rpart") class1=read.csv(mydata,sep=";",dec=",") # rpart fit <- rpart(y1+y2+y3+y6~ ., method="anova",da
    r decision-tree 2017-04-13

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    pyspark决策树中的样本权重

    您是否知道是否有方法将样本权重放在pySpark（2.0+）中的DecisionTreeClassifier算法中？ 在此先感谢！
    pyspark decision-tree 2017-04-20
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