decision-tree

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의사 결정 트리의 결과 세트

데이터가 1672x6입니다. 나는 그 중 일부를 그림에 넣었다. 여기서 x 값은 A1 A2 A3 A4 A5 A6이고 y 값은 B1 B2 .... B1672입니다. 의사 결정 트리를 생성하는 동안 나는 다음과 같은 코드를 사용 : vars = {'A1', ' A2 ','A3',' A4 ','A5',' A6'} x = [A1 A2 A3 A4 A5 A6];

matlab machine-learning decision-tree 2017-03-08

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R partykit 하위 분류에 대한 분류 확률을 계산합니다

저는 partykit 패키지 ctree 분류 결정 트리를 교육했으며 하위 노드에 대한 분류 확률을 계산해야합니다 (리프 노드뿐 아니라). 잎을 1 (120 관측) : 0.45 잎 2 (160 관측) : 0.49 잎 3 (190 관측) : 0.83 위한 그래서, 예를 들면 서브 트리는 다음 확률 3 개 잎 노드로 구성한다면 이 가설적인 하위 트리 가중치 평균

r traversal decision-tree party 2017-03-21

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여러 기능이있는 Python sklearn 결정 트리 분류 자?

4 가지 기능으로 교육 데이터에 대한 예측을 실행하려고합니다. 내 코드 : 내 예측 줄에 from sklearn.cross_validation import train_test_split X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y

python scikit-learn decision-tree 2017-03-21

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xgboost.dump에서 이진 트리의 모든 경로를 찾으십시오.

많은 나무에 대해 xgboost.dump 텍스트 파일이 있습니다. 모든 경로를 찾아 각 경로의 값을 가져 오려고합니다. 다음은 나무 중 하나입니다. , 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,n

python decision-tree xgboost 2017-03-22

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다중 출력 - 다중 기계 기계 학습 (Python)

나는이 문제를 해결하기위한 최선의 방법을 연구하고 고심하고있다. 훈련 데이터 세트와 테스트 데이터 세트가 있습니다. 테스트 데이터 세트에는 교육 데이터 세트에있는 두 개의 기능 열이 없습니다 (채널 및 섹터 - 둘 다 4 개의 클래스로 구성됨). 데이터에 의사 결정 트리를 만들었지 만, 둘 다 훈련 할 수 있어야 할 때 채널 또는 섹터에서만 훈련 할 수 있

python machine-learning neural-network deep-learning decision-tree 2017-03-22

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퀸란은 UseMethod에서 C5.0

오류 ("QuinlanAttributes을") 속성 : 에 적용 가능한 방법 'QuinlanAttributes'나는 코드를 실행하고 때마다 나는이 오류를 얻고있다 "논리적"클래스의 객체에 적용. 몇 가지 패키지를 설치했지만이 오류는 계속 반복됩니다.

decision-tree 2017-03-27

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여러 수준의 범주 형 변수를 두 그룹으로 묶는 방법이있는 의사 결정 트리 알고리즘

대출 채무 불이행 고객 데이터가있는 파일이 있습니다. 이 파일에는 많은 변수가 있습니다. 그러한 변수 중 하나는 "customer.employername"입니다. 이 변수에는 고객의 고용주 이름에 대해 약 1000 개 이상의 고유 한 값이 있습니다. 이 변수를 누가 불량 여부 또는 불이행자가 될지 예측하고 싶은 로지스틱 회귀 모델에서이 변수를 사용하고 싶지

r decision-tree rpart 2017-03-27

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랜덤 포리스트의 트리에서 각 노드에서 임의로 변수 선택

랜덤 포리스트 방법에서 각 트리에 대해 고정 된 크기의 변수 집합을 임의로 선택합니다. 그러나이 특정 트리에 대해이 집합이 고정되면 트리는 일반 의사 결정 트리 알고리즘처럼 동작합니까? 나는 무작위적인 숲이 고전적인 '결정 나무'를 잔뜩 만들어 내고 최종 분류를 향한 투표를하는 것이라고 가정하고 있습니다. 그러나 내가 읽은 설명이 무엇이든간에 많은 곳에서

machine-learning random-forest decision-tree 2017-04-08

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데이터 세트 분할 방법 - 레이블 수 = 150은 샘플 수와 일치하지 않습니다. = 600

데이터 샘플은 750x256입니다. Rows = 750 Columns = 256 데이터를 20 %로 분할하면. 나는 X_train 600 개의 샘플과 y_train 150 개의 샘플을 가질 것이다. decisionTreeRegressor 을 할 때 는 그 다음 문제는 Number of y_train=150 does not match number of

python pandas machine-learning scikit-learn decision-tree 2017-04-08

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프롤로그에서 데이터 수신을 중지하지 않습니다.

이것은 Prolog의 코드입니다. 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),weat

prolog decision-tree 2017-04-12

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