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这是我为R中的决策树编写的脚本： library(rpart.plot) library(dplyr)= iris[-index,] trainctrl <- trainControl(method = "cv", number = 5, verboseIter = FALSE)
浏览 0提问于2021-12-13得票数 0
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假设我已经创建了一个分类决策树，如下所示：% the dt's input & target popx = [HP(:,1:end-1); LP(:,1:end-1)]; t = [HP(:,end); LP(:,end)];view(dt)
view(dt( 2)是否有任何精巧的方法来基于决策树创建新实例(除
浏览 2提问于2015-10-01得票数 3
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我在R中训练并测试了一个使用mlr3包的决策树分类器：如何从这个模型中得到变量的重要性我试过learner_DT$importance()，但结果是named numeric(0)
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2020-07-20得票数 1
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我正在建立一个线性回归模型和一个决策树模型使用学习。我想比较这两种模型的性能，我已经计算了这两种模型的r2_score。我计算了这两个值的model.score。from sklearn.metrics import r2_score
dt_score = regressorDT.score
浏览 0提问于2019-03-01得票数 3
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我正在尝试将Spark决策树模型的结果与BikeSharing数据集一起使用，我希望结果结果的形式为(日期，实际值，预测值)。= records.map(lambda r: LabeledPoint(extract_label(r), extract_features_dt(r)))preds = dt_model.predict(data_<em
浏览 4提问于2016-09-08得票数 0
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我正在尝试创建一个决策树分类器函数，它将构建一个决策树集合，并根据来自所有树的多数投票预测做出最终预测。我的方法是构建一个矩阵，将每个决策树的预测放在一个单独的列中，然后对于每一行(对应于每个数据点)，找到模态值来对该数据点进行最终的预测。0, n), size=n)
y_train_sample = y_train[indices]
dt_major= tree.DecisionTreeClassifier(max_de
浏览 0提问于2016-11-08得票数 2
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我正在为一个项目做决策树。我使用的是R，但如果我们愿意，我们也可以使用SAS。这本书中有一张决策树的图片，我认为它看起来很棒(我猜它看起来就像决策树一样棒)：
有没有可能做一些像in R这样的事情？我不确定这个决策树是来自SAS、R还是其他随机语言。我们使用的这本书是《用于决策的数据挖掘统计》；我不喜欢这本书。我主要找了一些外部来源来解释这些概念。这是我从这本书中唯一不能自己理解的事情。
浏览 12提问于2018-01-01得票数 1
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我有一个很好的数据集，我能够在Weka中生成修剪和未修剪的决策树。从这里我可以得到10倍的交叉验证信息，这是很好的。但我想使用R在两个决策树之间运行统计测试，即T-Test或Wilcoxon，使用R。有人建议我使用DMwR和RWeka包，但由于我以前没有使用这种语言的经验，阅读RWeka文档并在谷歌上搜索教程或其他解释，我一无所获。
浏览 2提问于2012-09-25得票数 1
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当使用sklearn的决策树回归(例如DecisionTreeRegressor和RandomForestRegressor)时，我在理解交叉验证的执行过程中遇到了问题。)
rf_score = rf.score(X,y)
dt_score和rf_score返回有前途的R-平方值(> 0.7)，但是我知道DT的过拟合特性根据学习指导原则，假设它们是R平方值:默认情况下，在每个CV迭代时计算的分数是估计量的得分方法
浏览 0提问于2017-06-21得票数 5
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什么时候决策树表现良好？我绘制了一些图表，比较了基于决策树的模型和基于logistic回归的模型。决策树建立模型所需的时间较长，而LRclassifier模型的time.Moreover较小，logistic模型的f-score高于决策树。所以我想知道什么时候应该使用决策树。
浏览 2提问于2017-09-22得票数 1
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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>E 213/代码&
浏览 5提问于2010-08-05得票数 3
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决策树预测误差
、、
我用R写了这个关于决策树的脚本。row_train,]table(db_train#qcStackCode#Species)summary(model_dt)#
浏览 0提问于2021-12-09得票数 0
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R:从决策树中提取规则
、、、、
我正在使用R编程语言。最近，我读到了一种名为“强化学习树”(RLT)的新决策树算法，该算法有望将“更好”的决策树与数据集相匹配。这个库的文档可以在这里获得：library(RLT)fit = RLT(iris[,c(1,2,3,4)], iris$Species, model = "classification", ntrees = 1)
问题:从这里，是否可以从这个决策树中提取
浏览 1提问于2021-11-02得票数 6
我正在尝试建立一个决策树回归来预测汽车的MSRP (制造商建议零售价)的值。但是，我在将分类值转换为数值时遇到了问题。我的问题是:我有8列分类特征，有些列有多达40种不同类型的唯一值和20,000个实例。我应该使用什么方法来转换分类数据以用于决策树回归？有没有办法自动输入唯一的值，而不是手动输入？numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_excel(r'C., 1
浏览 1提问于2019-01-11得票数 0
背景:我在Python语言中看到过一些工具来完成这项任务，例如，使用scikit-learn的决策树(DTs)，但我还没有看到任何用于BDD的工具。 举个例子，我想做的事情如下： ? 在中间，您会看到一个相应的BDD (这就是我想要获得的图)，在右边会看到一个相应的DT。
浏览 54提问于2021-02-12得票数 1
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DTSTransformStat_OK输出表如下：[% Change] [decimal](7, 2) NULL,对于年度% Change专栏，我尝试将其细分，我认为这将转到：(DT_STR,10,1252(DT_R8)[Annual % Ch
浏览 0提问于2018-10-24得票数 3
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data <- iristest <- data[76:150,]火车:长春花和五倍子我试着设置一个决策树我的R码是：dt.model <- train(SpeciespreProcess = c("center", &qu
浏览 0提问于2022-03-08得票数 0
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