decision-tree

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    計算混淆矩陣

    我從三個雙變量高斯密度生成隨機數據點如下。 set1 <- rmvnorm(n = 100, mean = c(0, 1.5), sigma = matrix(c(1,.2,.2,3.2),nrow=2)) 我生成了三組隨機數據點，我需要計算混淆矩陣。我無法找到如何產生抵抗。 我檢查了在線來源，但找不到任何解決方案。你有任何推薦或代碼？
    r machine-learning decision-tree confusion-matrix 2017-10-19

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    決策樹直覺一個熱編碼數據

    在試圖瞭解決策樹如何scikit表現爲onehot編碼數據我有以下幾點： X = [[1,0,1] , [1,1,1]] Y = [1,2] clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') clf = clf.fit(X, Y) print(clf.predict([1,0,1])) print(clf.predict([
    python scikit-learn decision-tree 2017-11-03

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    確定爲什麼要素在決策樹模型中很重要

    經常利益相關者不希望有一個很好的預測黑箱模型;他們希望瞭解有關功能的深入瞭解，以便他們能夠向其他人解釋。 當我們檢查xgboost或sklearn漸變增強模型的特徵重要性時，我們可以確定特徵的重要性......但我們不明白爲什麼這些特徵很重要，是嗎？ 有沒有辦法解釋不僅是什麼功能重要，而且爲什麼它們很重要？ 我被告知使用shap但即使運行一些樣板實例拋出錯誤，所以我在尋找替代品（或者甚至只是一個程
    python machine-learning scikit-learn decision-tree xgboost 2017-11-04

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    如何設置matlab後驗概率決策樹的最大深度？

    我該如何構建一個具有我想要的深度的樹？例如，我想創建一個只有3個深度的決策樹。 load ionosphere treeModel = fitctree(X,Y) view(treeModel) view(treeModel,'mode','graph') 此代碼創建7深度樹。我使用相同的數據集，但我想創建具有3或2深度的樹。我如何在matlab上做？
    matlab decision-tree 2017-11-11

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    用RID中的CHAID做預測

    我用CHAID構建了一個模型。現在我想用它來預測一個變量 - 像我將與樹（）或軟件rpart（）做到這一點： MA_CHAID <- chaid(Data$target ~ Data$factor1 + Data$factor2, control = chaid_control(minprob = 0.001, minsp
    r decision-tree predict 2017-11-25

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    只有一些屬性顯示在我的決策樹與Matlab fitctree

    我需要建立一個與Matlab的決策樹。我使用fitctree函數。我的數據集包含27個預測器和4個輸出（類標籤），可能是{2; 3; 5; 7}。但是，當我繪製樹時，我只能得到2個屬性（使用3級樹），您可以在this picture上看到。 我錯過了決策樹理論的東西嗎？ 我應該使用一袋樹木嗎？如果是這樣，爲什麼這是解決方案，我應該繪製多少棵樹？如何解讀信息？ 我真的很感謝你， Iconoclast
    matlab decision-tree 2017-10-09

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    如何處理Spark中最新的隨機森林中的分類特徵？

    在隨機森林的Mllib版本中，有可能使用參數categoricalFeaturesInfo 指定具有名義特徵（數值但仍爲分類變量）的列什麼是ML隨機森林？在用戶指南there is an example使用VectorIndexer的類別特徵轉換矢量爲好，但它的寫有「自動識別類別特徵，並對其進行索引」 In the other discussion of the same problem我發現數值
    apache-spark apache-spark-mllib random-forest decision-tree feature-engineering 2017-10-15

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    當rpy2使用rpart時出現不一致的數組錯誤

    我在python 3.5上使用rpart和rpy2（版本2.8.6），並且想要訓練一個用於分類的決策樹。我的代碼段如下所示： import rpy2.robjects.packages as rpackages from rpy2.robjects.packages import importr from rpy2.robjects import numpy2ri from rpy2.rob
    arrays numpy python-3.5 decision-tree rpy2 2017-10-17

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    Weka軟件決策樹

    安裝Weka 3.8後，在資源管理器中加載一個.csv文件，我想用參數「use training set」構建一個決策樹。 一切都被安裝好（對於包括Oracle的64位Java VM 1.8的64位Windows自解壓可執行文件） 加載罰款，因爲它以前保存，使用Excel中的文件，如昏迷分隔。 問題在於建立決策樹本身：我進入選項卡分類，選擇測試選項「使用訓練集」並開始。 開始後，出現一個特定的結果
    weka decision-tree 2017-10-17

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    增益/分割計算後，決策樹以相同的給定樹結束？

    我在課堂上給了一個帶有樣本數據的決策樹來解決。在用提供的樣本數據計算獲得/拆分樹之後，我最終得到了與問題中相同的樹。 如果我結束了與問題中給出的相同的樹，這是否意味着沒有更多的信息增益，並且所有內容都被正確地分類？ 我只想知道背後的概念，如果給予我們的決策樹最終與我的解決方案一樣。
    math machine-learning artificial-intelligence decision-tree entropy 2017-10-17
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