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如何显示此回归树？
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我已经在jupyter notebook中编写了回归树的代码，但仅此代码并不能显示输出。我会使用graphviz，但是所有使用graphviz的方法都需要qed，而我的机器拒绝安装。有没有办法在不使用graphviz或qed的情况下显示这棵树？
浏览 3提问于2020-12-11得票数 1
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我是机器学习领域的初学者，我想学习如何使用梯度增强树(GBT)进行多类分类。我读过一些关于GBT的文章，但是关于回归问题，我找不到关于GBT多类分类的正确解释。GBT的实现是利用回归树作为弱学习者进行多类分类的GradientBoostingClassifier。
GB以提前阶段的方式建立了一个加性模型；它允许对任意可微损失函数进行优化。在每个阶段，n_classes_回归树都适用于二项或多项偏差损失函数的负梯度。二进制分类是一种特殊情况，其中只有一个回归</
浏览 0提问于2018-04-25得票数 0
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我想要与火花mllib支持的ml算法列表，不支持与mahout和ml算法列表，与mahout支持和不支持与spark mllib谢谢。
浏览 1提问于2016-10-19得票数 0
我正在学习分类/回归构建树，并想了解树函数是如何知道是构建分类树还是回归树。下面构建分类树：library(ISLR)这将创建一个回归树：set.seed(1)
tree.bosto
浏览 2提问于2020-03-19得票数 1
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我做了一个回归树，但Matlab显示的数字有6个有意义的数字。这棵树非常密集，我不需要如此高的精度，这使得它很难阅读。例如，我如何将其更改为3位数？
浏览 0提问于2012-07-13得票数 0
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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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我有一个包含两个已识别种群的数据集，其中包含每个数据点的各种参数。我想找出最好的标准，即最能区分这两个群体的三个参数之间的关系。我想用Python来做这件事，但我不知道正确的关键字。我很确定这是一个常见的优化问题，所以很可能已经有一个库可以这样做了。
浏览 0提问于2021-11-05得票数 1
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对于我编写的以下代码，我收到了一个错误，显示"Error in table(pre2020$combined_status，pred.rpart)：所有参数必须具有相同的长度“。我正在尝试评估我写的回归树。如何解决此错误？
浏览 112提问于2021-03-17得票数 0
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预测汽车数量
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我从交通数据中预测汽车的数量。“流量-主要道路(公里)”文件包含以下变量(变量名为粗体)：CP (计数点)-连接AADF到公路网的道路连接的唯一参考。ONS LA名称-- CP所在的地方当局。RCat -道路类型的分类(请参阅完整列表的数据定义)。S参考N-正坐标CP位置。B-交汇处-该路段末端交界处的道路名称PC -踏
浏览 0提问于2018-07-02得票数 1
决策树就是其中之一。
科学工具-学习使用“多目标回归树”在事件拟合(X，Y)是一个多维Y，或它适合一个单独的树为每个维度？我花了一些时间看，但没有弄明白。
浏览 4提问于2017-09-05得票数 3
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我已经将回归树与我的数据集相匹配，来自summary(tree1)的输出如下：tree(formula = y ~ X)因此，这棵树似乎没有发现任何值得包含的变量/分裂。例如，一条线性回归线发现，F-统计量的p值为0(尽管这是一个基于人类行为的非常嘈杂的数据集，而R-平方并不比0大得多)。
如何解释这个回归<
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
对于决策树，情况是一样的吗？
我不确定这一点，但是规范化会影响来自同一数据集的结果决策树吗？似乎不应该，但是..。
浏览 0提问于2015-03-04得票数 16
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本文采用线性回归、物流回归、决策树三种不同的算法来解决同一预测问题，并对它们的误差度量进行了比较。最初的问题是MAE、MSE和RMSE值随着每次运行而不断变化，这对我来说确实是个问题。"random_state“参数适用于Logistic回归和决策树，但线性回归不接受此参数。在这种情况下，如何防止错误度量值的更改？对于线性回归，有什么替代"random_state“的方法吗？
浏览 4提问于2022-04-12得票数 0
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决策树回归背后的数学？
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我试图理解决策树背后的数学(回归)。我看到了两篇文章，两篇文章都以不同的方式解释了如何在回归树中进行拆分。谁能指出哪一个是正确的，还是两者是相似的，只是方法不同？
谢谢,
浏览 0提问于2019-08-17得票数 1
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现在使用回归方法，我可以得到一个将辐射和通量联系起来的数学模型，并且可以用来预测新辐射度值的通量，而不需要其他新的输入。
是否可以使用决策树或回归树来执行相同的操作？在回归中，有一个连接因变量和自变量的数学方程。使用决策树，您如何开发这样的模型？
浏览 0提问于2013-07-13得票数 0
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只是想知道一件事。假设您拟合了一个Decision Tree Regressor，并且您的训练y变量有一个包含在0到1之间的域，那么测试集上拟合模型的预测y变量是否有可能超过这些边界？
浏览 0提问于2020-09-18得票数 1
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随机森林回归模型的改进
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我的工作是车辆占用率预测，我对此非常陌生，我使用随机森林回归来预测入住率。我确信模型不好，如何解释RMSE和MAE的结果。此外，这幅图也显示出这并不是很好的预测，我是否用正确的方法来预测车辆的占用率。随机森林回归是解决这一问题的好方法吗？如何改进模型的结果？
如何解释结果
浏览 0提问于2021-07-27得票数 2
默认情况下，增强回归树(包gbm)的R实现如何处理预测变量的缺失值？它们被归罪了吗?如果是，根据哪种算法？
我的问题背景:我几乎在一年前做了分析，我使用了Elith等人提供的脚本。2008 (增强回归树工作指南，Journal of Animal Ecology 77,802-813)以调用gbm。我现在意识到我有一些预测变量的NAs，我想知道增强的回归树是如何处理它们的。浏览各种手册和论文，我发现像“增强回归树可以
浏览 1提问于2013-09-06得票数 7
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