我想用Python构建一个决策树分类器，但是我想强制树，不管它认为什么是最好的，每次只把一个节点分成两片叶子。也就是说，每次一个节点拆分成一个末端叶节点和另一个将继续拆分的内部节点，而不是拆分成两个可以自己拆分的内部<em
浏览 18提问于2020-07-30得票数 0
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决策树二元变量节点解释
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我已经使用sklearn库在python中构建了一个决策树，我还有一个问题，就是如何解释二进制变量在节点中的拆分。见截图
所以我有一个变量if_successful，它是二进制的，其中1表示事务成功，0表示不成功。叶子的标题是if_successful <= 0,002。我该怎么解释呢？我认为左边是True，右边是False，所以if_successful =1在左箭头，if
浏览 4提问于2019-10-04得票数 0
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随机林木生长算法
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我正在做一个随机森林实现(用于分类)，我还有一些关于文献中提到的树生长算法的问题。当没有更多的功能来分割节点时，停止。当节点中包含属于同一类的所有样本时，停止。1.考虑在森林里种一棵树。当分割树的一个节点时，我随机选择m of M的总特征，然后从这些m特性中发现一个信息增益最大的特征。在我找到这个特性之后，比如f，在继续
浏览 5提问于2016-03-18得票数 2
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如何存储决策树
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我的代码目前接受几行DNA (a，t，g，c)，然后存储为一个numpy数组。然后，它找到提供最大增益的属性，并将数据拆分为4个新的numpy数组(取决于属性上的a、t、g或c)。我无法创建一个递归函数来构建树。我对python和编程本身非常陌生，所以请详细描述一下我应该做什么。
谢谢你的帮助
浏览 4提问于2014-02-15得票数 5
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在使用自举样本构建随机森林中的每棵树时，对于每个终端节点，我们从p个变量中随机选择m个变量，以找到最佳分割(p是数据中的特征总数)。
浏览 5提问于2014-05-30得票数 33
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构造算法决策树
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在今天晚上的一次采访中，我被要求回答这个问题：For i = 1 to n - 1 do swap(L[iL[i+1]) If L[i] < L[i-1] 我认为我的答案是错误的，因为我得到了16个叶子/ \ / \
{b,c,a
浏览 0提问于2011-11-15得票数 0
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我正在用SPSS做一个数据分析任务，我终于到达了流的顶点，我试图在数据上拟合一些模型。但是，当我试图在我的数据上运行上述的c5.0建模节点时，该节点生成了一个只包含一个叶子的建模块，因此模型中没有决策规则。我将以前的数据划分为训练和测试子集(70-30)。在模型的模型页面中，我检查了使用分区的数据，为每个拆分构建模型、组符号、使用全局剪枝选项，我也尝试使用专家模式，但在简单模式下也
浏览 2提问于2019-03-06得票数 0
看看这个类的参数，我们有两个参数min_samples_split和min_samples_leaf.它们背后的基本思想看起来很相似，您可以指定确定一个节点是否为叶或进一步拆分所需的最少样本数。为什么我们需要两个参数而其中一个暗示另一个呢？有什么理由或情景可以区分它们吗？
浏览 15提问于2017-09-29得票数 42
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他们说：📷第2期：LightGBM按叶生长(最好先生长)，.It将选择最大增量损失的叶来生长。在同一片叶子生长的情况下，分叶算法比水平算法减少了更多的损失.问题2:说水平生长的树木对所有的叶子都有相同的深度是正确的吗？问题3:如果问题2不正确，那么水平生长和叶
浏览 0提问于2018-01-16得票数 21
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我认为它定义了树用于生成节点的特性的数量。但是，尽管这个参数的值不同(n =1和2)，但我的树使用了我所拥有的这两个特性。有什么变化吗？
浏览 0提问于2018-11-19得票数 13
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我有一个包含城市名称的大型数据集，需要区分伦敦安大略省、伦敦英格兰，甚至法国勃艮第的伦敦，但要注意周围文字的特点:例如邮政编码、州名称，即使没有提到“加拿大”或“英格兰”。随后，一旦经过训练，我想在大型数据集上运行分类器。
在我发现的所有例子中，结果只有两个状态(在这个例子中，打或不打)。
浏览 4提问于2013-06-10得票数 0
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C:如何为生成树释放内存？
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我有一个n元树结构，只有父级和子级。生成树本身只包含一个节点，即根。然后创建与其他节点或根节点链接的节点。每个节点(包括根)最多可以有MAXCHILDREN子节点。node视觉图片： ___O O O O O O
在我创建了我的树之后所
浏览 1提问于2011-03-22得票数 0
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假设我们尝试使用2-3棵树来维护一个列表结构，并希望有高效的操作来创建列表、连接、拆分和获取索引处的值。我尝试这样做的第一个尝试是将列表元素看作2-3树中的叶子，每个内部节点都存储左边的叶子数量。这样，如果您想要搜索索引，那么如果您搜索的索引小于任何内部节点的值，它将向左查找，否则将向右查找。如果它找不到叶子，那么索引就越界了。
但是，我不确定在连接列表时如何有效地维护这个不变量。我应该继续尝试让它工作，还是我最初的
浏览 0提问于2019-02-22得票数 2
在使用展开树的的标准实现中，节点将根据从字符串开始测量每个节点的位置的排名统计来排序，所以通常在二进制搜索树中找到的关键字将是不相关的，不是吗？
另外，谁能给我一个好的逻辑实现，以便在每次操作后重新计算排名统计？假设，如果拆分的索引落在附加到特定节点的子字符串中，例如，在上面的<em
浏览 3提问于2018-05-23得票数 3
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树标记算法的复杂性
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我有一个泛型加权树(无向图，没有圈，连通)，有n个节点和n-1边连接一个节点到另一个节点。我的算法做了以下工作：
从树中删除所有的叶子及其边缘，用其连接的叶子成本的最大值给每个家长贴上标签(例如，如果一个内部节点连接到两片叶子上，成本为5,6，然后我们用6标记出叶子后的内部节
浏览 5提问于2013-11-17得票数 0
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查找给定预定高度的树高
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给定完整二叉树的预序遍历，其中每个节点都被标记为叶节点或内部节点，是否有一个好的算法来找到树的高度？例如，如果N表示内部节点，L表示叶，则给定预序遍历NLNNLLL，高度将为3。
浏览 4提问于2013-01-31得票数 0
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我想从‘叶子’转到‘根’，所以当我有对象#3时，getChildren()应该返回对象#2等等。
如何建立这样的实体有什么建议吗？
浏览 5提问于2014-10-24得票数 0
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我有一个庞大的元组列表，：请忽略前3行，我在其中构建了一个包含元组的列表ijs。%timeit [item for item in ijs]如何优化
浏览 3提问于2020-06-18得票数 0
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我正在使用scikit-learn创建一个决策树，它的工作方式非常出色。我还想实现一件事:使树在一个属性上只拆分一次。
这背后的原因是因为我非常奇怪的数据集。我使用一个嘈杂的数据集，而且我对噪音也很感兴趣。我的类结果是二进制的，比如说+，-。我有一堆属性，它们的数字大多在(0,1)的范围内。当scikit-learn创建树时，它会多次拆分属性，以使树“更好”。我知道这样叶子节点会变得更纯粹，但这不是
浏览 0提问于2015-11-26得票数 9
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