decision-tree

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Matlab 의사 결정 트리

의사 결정 트리를 만들려고하지만 결과가 이상하고 어디에 잘못되었는지 알 수 없습니다. 7 개의 변수가 있습니다. 각 변수의 의미를 나타 내기 위해 1 또는 2를 사용합니다. 예를 들어, 변수 1의 경우 1은 따뜻하고 2는 차가워서, 변수 2의 경우 1은 예이고 2는 아니오입니다. vars = {'TEMP' 'SKIN' 'BIRTH' 'AQUATIC' 'AE

matlab decision-tree 2017-11-20

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CHAID가 R 예측 인 경우

CHAID가있는 모델을 작성했습니다. 지금은 변수를 예측하는 데 사용할 - 나는 나무() 또는 rpart()와 함께 할 것 같은 : MA_CHAID <- chaid(Data$target ~ Data$factor1 + Data$factor2, control = chaid_control(minprob = 0.001,

r decision-tree predict 2017-11-25

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R에서 교차 유효성 검사를 사용하여 C5.0 의사 결정 트리를 반복 할 때 개별 예측 모델을 저장하는 방법?

나는 R에 익숙하지 않고 할당을 위해 C5.0 의사 결정 트리로 5 배 교차 유효성 검사를 구현하기 위해 for 루프를 사용하고 있습니다. 나는에서 목표 변수의 결과를 예측하기 위해 루프에서 안전/전체 트리 모델에 액세스하려면 어떻게 explanatory_variables.dt<-names(data_known)[-16] form.dt<-as.formula

r for-loop decision-tree prediction cross-validation 2017-11-26

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숫자 또는 범주 분할?

의사 결정 트리 분류자를 구축 중이며 정보 획득을 계산하는 방법을 찾았습니다. 이것은 바보 같은 질문 일지 모르지만이 방법의 분할이 숫자 또는 범주 속성인지 궁금합니다. 나는 임계 값 (중간 값)이 숫자 스플릿에 사용되었다고 생각했기 때문에 혼란 스럽다. 그러나이 방법은 문자열 값을 사용한다. 도움을 주시면 감사하겠습니다. 당신이 향하고 코드는 코멘트를 보

split classification decision-tree information-retrieval information-gain 2017-12-01

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GridSearchCV는 ValueError를 제공합니다 : DecisionTreeRegressor에 대한 연속성은 지원되지 않습니다.

저는 ML을 배워 보스턴 주택 가격 예측에 대한 작업을 수행하고 있습니다. from sklearn.metrics import fbeta_score, make_scorer from sklearn.model_selection import GridSearchCV def fit_model(X, y): """ Tunes a decision tree r

python machine-learning scikit-learn decision-tree grid-search 2017-12-05

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리소스 할당 결정 도구에 대한 데이터 구조 선택

작은 의사 결정 도구를 만들려고합니다. 내가 (X는 항상 exemple에 대한 0시 12분에서 발생) 사전 순간에 발생하는 이벤트의 목록을 가지고, 각 이벤트 내가 능숙의 목록을 가지고 가중이며, 각 ressource는 시간과 시간 범위를 다시 사용할 수있게되기 전에. 또한, 각 ressource는 자신의 방식으로 활성화 될 때 발생하는 이벤트의 가중치를

algorithm data-structures decision-tree 2017-12-07

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십진수가있는 값이 정의 된 범위에있는 경우 유효성을 검사하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까

나는 임계 값이 정의 된 파일을 가지고 있으며 이러한 임계 값은 의사 결정에 도움이됩니다. 값은 다음과 같습니다는 "thresholds":[ { "min": 0.0, "max": 0.25, "text": "VERY UNLIKELY" }, { "min": 0.26, "max": 0.50, "text": "UNLIKELY" } { "

java decision-tree design-decisions 2017-12-07

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scikit-DecisionTreeClassifier.tree_.value가하는 일은 무엇입니까?

DecisionTreeClassifier 모델에서 작업 중이며 모델에서 선택한 경로를 이해하고자합니다. 그래서

machine-learning scikit-learn decision-tree 2017-12-08

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의사 결정 트리 고유성 sklearn

저는 기계 학습을하고 udacity를 처음 접하는 ML 과정을 소개합니다. 당연히 결정 트리와 무작위 포리스트 분류 자에 관해서는 의심의 여지가 있습니다. 의사 결정 트리가 고유 한가요? 그것은 각 분할에 대한 정보 이득을 최대화 할 때 고유해야한다고 생각합니다. 이제 고유 한 경우 의사 결정 트리 분류 자의 random_state 매개 변수가 있습니다.

machine-learning scikit-learn classification decision-tree 2017-12-10

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matlab에서 포스트 프 루닝을위한 최대 의사 결정 트리를 설정하는 방법은 무엇입니까?

내가 원하는 깊이의 나무를 어떻게 만들 수 있습니까? 예를 들어, 난 단지 3 깊이가있는 의사 결정 트리를 만들고 싶습니다. load ionosphere treeModel = fitctree(X,Y) view(treeModel) view(treeModel,'mode','graph') 이 코드는 7 깊이 트리를 만듭니다. 나는 동일한 데이터 세트를

matlab decision-tree 2017-11-11

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