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我使用Weka-GUI生成了一个决策树，并尝试在我的Python代码中使用生成的决策树。
Python中是否有加载DT模型并使用它的选项，或者我是否必须使用weka包装器在Python中训练决策树？
浏览 2提问于2021-01-26得票数 0
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。您可以编写这类测试程序，但在从头开始之前，我正在搜索是否有一些python包可以帮助完成这类工作或解决此类问题的方法。
浏览 0提问于2012-06-15得票数 7
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我尝试使用graphviz模块绘制决策树，它在python2上工作得很好。有没有办法在python3中使用这个模块？在python3中有没有其他支持绘制决策树的模块？
浏览 2提问于2016-04-14得票数 0
有几种算法可以构建决策树，例如CART (分类和回归树)、ID3 (迭代二叉树3)等scikit-learn会根据数据聪明地选择最好的决策树算法吗？
浏览 25提问于2019-08-21得票数 2
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我使用Apache Spark Mllib 1.4.1 (PySpark，Spark的python实现)根据我拥有的LabeledPoint数据生成决策树。提取规则，该用户将其称为)：print(model.toDebugString()
但我想要做的是可视化或绘制决策树有没有什么方法可以在PySpark中绘制决策树，或者可以保存决策树数据并使用R绘制它？谢谢!
浏览 6提问于2015-08-06得票数 11
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我使用数据集训练了一个决策树。现在我想看看哪些样本落在树的哪个叶子下面。
我正在使用Python的Sklearn的决策树实现。
浏览 4提问于2017-07-30得票数 8
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我正在学习关于使用python的数据科学的udemy课程。本课程侧重于算法的输出，而较少关注算法本身。特别是，我正在执行一个决策树。每次我在python上运行算法，也使用相同的样本，算法给我一个稍微不同的决策树。我问过导师，他们告诉我：“决策树不能保证每一次运行的结果是相同的，因为它的性质。”我完成了数据导入的决策树：import pandas as pd并执行以下命令：
clf = tree.D
浏览 1提问于2022-03-01得票数 0
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我正在尝试用python创建一个确定性决策树，但我遇到了一些问题。
如果我运行我的脚本2次，我会得到不同的决策树，因为算法的random_state。我想删除我的决策树的随机性，但我找不到一个明确的解决方案。
浏览 34提问于2019-06-17得票数 2
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我想建立各种分类和回归决策树。我的用例集中于决策规则的提取和交流。以前，weka在我的组织中被用于决策树学习。weka可以做Python或Sklearn不能做的事情吗？
浏览 0提问于2020-07-03得票数 2
我目前正在使用Weka 3.8来制作一个决策树算法，以便正确地对句子进行分类。我想知道有没有什么办法可以使用python中的.model文件作为我发现的不能与Python3一起工作的包装器，或者使用Weka的不稳定版本。如果根本不可能在python中使用，有没有什么python库可以用字符串构建一个好的决策树？
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 2提问于2020-11-11得票数 0
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我有一个‘文本’格式的决策树输出，这是非常难以阅读和解释。在树/节点/叶之后有大量的管道和缩进。我想知道有没有工具可以让我像下面这样输入决策树，然后得到像Weka，Python，...etc这样的树形图？
由于我的决策树非常大，下面是示例/部分决策，以给出我的文本决策树的概念。非常感谢！
浏览 2提问于2018-09-19得票数 0
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我正在使用Python中的Scikit-Learn构建决策树。我已经在一个特定的数据集上训练了模型，现在我想保存这个决策树，以便以后(在新的数据集上)使用它。有人知道怎么做吗？
浏览 0提问于2014-10-01得票数 8
在大多数流行的软件包(rpart等)中，决策树分割是基于信息增益、熵或基尼指数的。
是否有一个流行的决策树包(“R”或python)可以使用x-平方统计量指定节点拆分质量？
浏览 0提问于2016-06-07得票数 0
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我读了一篇关于python中的export_graphviz库的文章，它使用输出的n_estimators参数以DOT格式导出决策树，然后用于生成决策树的图形表示。
在R区有这样的东西吗？
浏览 10提问于2022-09-29得票数 0
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我正在做一个机器学习(数据挖掘)项目，我完成了数据探索和数据准备步骤，它是用python完成的！但我读过一些关于决策树和分类属性的类似问题，发现我使用的库(scikit-learn)不适用于分类属性。所以我想知道：
有没有其他python库可以使用分类数据构建决策树而不进行任何编码？在的回答中，有人建议像WEKA这样的库可以构建具有分类属性的决策树，所以
浏览 0提问于2017-07-18得票数 1
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创建可视化决策树
、、
在jupyter noteboopk中使用turicreate执行此操作： small_model = turicreate.decision_tree_classifier.create(train_data, target = target,
浏览 23提问于2020-05-03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。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是否包含最终的决策树。有关集成分类器的科学知识文档也没有提到它。请帮助我如何提取最终的参数(节点的值)梯度增强决策树模型，从科学知识学习。或者，如
浏览 0提问于2019-04-23得票数 0
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