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我可以知道分类和回归决策树是如何工作的吗？我想知道决策树是如何从分类到投影计算的。(例如，投影是基于特定组的模式吗？)(分类决策树)；它是特定组的平均值吗？(回归决策树)
我想知道决策树背后的理论。
浏览 1提问于2018-01-18得票数 1
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我知道我们可以使用投票分类器来组合不同的分类器。我在谷歌上搜索过，我们可以在属性或实例中添加权重。但我想知道如何增加分类器的权重。
如果不可能进行加权表决，我还有其他办法可以做到吗？谢谢。
浏览 2提问于2013-10-21得票数 1
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决策树的剪枝与参数约简
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我试图使用决策树分类器来执行分类。我想知道使用特征约简方法是否与决策树相关，因为它们会自动地使用剪枝？我的想法是从5到15参数进行一个循环，然后比较每个决策树的分类精度，然后得出我分类的最优参数数。
谢谢。
浏览 0提问于2016-06-24得票数 1
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熵与决策树📷
在熵和信息增益的计算方面，另一个教程是非常简单和全面的，但他没有对数据进行分割。
浏览 0提问于2019-10-01得票数 0
那么，为什么RandomForestRegressor在二进制分类问题上表现得更好呢？
浏览 2提问于2020-01-06得票数 0
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我必须使用梯度引导决策树在Python中构建一个分类模型，并获得模型参数(节点处的值)以在硬件上实现。据我所知，梯度增强决策树的最终结果是一个具有阈值的普通决策树分类器，用于对输入数据进行分类。我读过以下文章：
model.estimators_包含模型所包含的所有单个分类器。在建立梯度决策树分类器的过程中，给出了作为估计器的每个决策树的阈值获取方法。我不确定model.estimators是
浏览 0提问于2019-04-23得票数 0
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决策树:分类概率分布？
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我使用Weka的J48 (C4.5)决策树分类器。一般来说，对于决策树，当你击中一片叶子时，能不能确定一个分类概率分布？我知道在朴素贝叶斯中，每一次分类尝试都会产生一个分类分布。如果可以使用决策树，这种功能在Weka J48树中可用吗？我也可以尝试实现我自己的树。
浏览 3提问于2012-08-07得票数 3
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是否有人知道决策树分类器的增量实现。根据现有的决策树分类器，在训练集中加入新的实例，计算量小，速度快，从而生成最优决策树分类器。换句话说，我有一个集A的最优决策树分类器，名为T_1，现在我想添加实例X来设置A，并通过利用<code>E 110</代码>T_1</代码>E 211</代码>和<代码>E 112</代码>X</代码
浏览 5提问于2010-08-05得票数 3
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决策树桩
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我想使用AdaBoost实现一个java应用程序，它可以对大象是非洲象还是亚洲象进行分类。我是AdaBoost的新手，我了解到好的弱分类器是决策树桩。我想知道是否支持我只创建两个决策树桩(一个用于大小，一个用于重量)，或者我是否应该创建更多的决策树桩(几个不同的大小和几个不同的重量)？分类器的创建到底是什么样子的？
浏览 4提问于2012-08-25得票数 2
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我正在使用sklearn的决策树分类器，但是我得到了100%的分数，我不知道出了什么问题。我已经测试了svm和knn，两者的准确率都在60%到80%之间，看起来也不错。using Decision tree classifier is {0:.8f}%".format(100* 这是输出:决策树分类器决策树分类器(max_depth=5)的交叉值得分为0.9996212121212121。
决策
浏览 2提问于2020-07-02得票数 0
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套袋采用决策树作为分类器。在解决问题过度拟合问题的研究中，我希望以决策树(c4.5)作为改进决策树(c4.5)的方法。这有可能是因为一些讲师说不对，因为套袋，其他分类器不是混合的两种？
浏览 0提问于2020-09-21得票数 2
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我有一个问题，分类输入有多个标签。因此，问题是多标签分类。我使用了scikit--学习决策树分类器来完成这个任务，并且在初始阶段给出了很好的结果。但是，我想知道它是如何在引擎盖下工作的，以及如何在决策树中进行多标签分类？重要的问题是如何使用两个不同类别的标签同时训练一个曾经初始化过的模型？决策树模型将如何解决两组不同标签的优化任务？
浏览 1提问于2019-09-03得票数 0
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我发现了不同类型的决策树，例如SPRINT和SLIQ方法。这两种方法都用于解决分类问题，使用Gini索引进行特征选择并遵循步骤(根据幻灯片8上的这 )：所以，我的问题是: SPRINT算法和SLIQ算法有什么区别？
浏览 0提问于2022-03-29得票数 1
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弱分类器
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我知道AdaBoost使用一组弱分类器，但我不知道这些弱分类器是什么。你能用一个例子给我解释一下吗?如果我必须创建自己的弱分类器，或者我需要使用某种算法，你能告诉我吗？
浏览 0提问于2012-08-24得票数 15
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我刚开始与Adaboost一起学习决策树，并在OpenCV上试用，并有一些问题。我知道，当我使用Adaboost与决策树，我不断地拟合决策树，以重新加权版本的培训数据。分类以加权多数票进行。
当使用Adaboost训练决策树时，我可以使用引导吗？也就是说，我们选择数据集的子集，并在每个子集上训练一棵树，然后将分类器输入Adaboost。也就是说，如果我有两个有10个特性的类，在将分类器输入Adaboost之前，我会为每个特性总共创建10个
浏览 8提问于2016-08-08得票数 1
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我曾读过，在集成学习中，我们使用各种分类器的输出来更好地进行预测建模，但在Adaboost中，我们只使用一个分类器，使它成为一个强大的学习者，但它是集成学习的一部分。
浏览 0提问于2019-07-20得票数 0
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+线性分类(如logistic回归)的情况下，与仅使用决策树或线性分类(而不是两者兼用)相比，二进制分类具有更好的性能。简单地说，我们有几个决策树(简单地假设两棵树，三个叶节点的第一棵树，两个叶节点的第二棵树)和一些实值特征向量x，它作为所有决策树的输入。leaf node 1，则线性分类器将接收二进制字符串[ 0 1 0 1 0 ]
如果只使用决策树(没有线性分类)，很明显，第一棵树可以是class 100
浏览 6提问于2017-01-17得票数 1
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我使用sklearn决策树将文档分类为"type1“和"type2”两种可能的类型。1型未知
然后，我给一个决策树同样的特征。在这种情况下，结果会更糟，因为它总是尝试将文档分类为"type1“或"type2”的类别之一，但无法将文档分类为“未知”。是否有可能以一种在高度不确定性的情况下不会对文档进行分类而不是选择
浏览 0提问于2018-11-29得票数 3
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据我所知，决策树试图将高熵的分类器放在决策树上。然而，信息的获取是如何发挥作用的呢？信息增益被定义为：决策树是否试图将信息增益较低的分类器放置在树的顶部？
浏览 1提问于2013-12-19得票数 6
规则可以基于数值、布尔值、分类等值，例如： if age > 30:
if amount < 100000:可能的检查可以基于具有可能值的文件，也可以基于将决策树作为一个整体进行比较的检查，前提是您具有特定格式的分析。
浏览 0提问于2012-06-15得票数 7
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