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5
回答
梯度增强
树
库
、
、
你知道一个很好的梯度提升
树
机器学习库吗? 到目前为止,我已经找到了看起来不错的。
浏览 9
提问于2012-01-27
得票数 16
1
回答
在
回归
问题中使用CART的缺点是什么?
、
为什么购物车很少用于
回归
? 它在
回归
技术中不受欢迎,有什么重要原因吗?
浏览 0
提问于2019-02-25
得票数 2
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1
回答
机器学习的替代
回归
模型算法
、
我正在寻找不那么知名的
回归
模型,如果可能的话,寻找一个实现它的
python
库。广义线性模型,线性,拉索,岭.基于决策
树
的模型:购物车,随机森林,梯度提升决策
树
(xgb,lightgbm,catboost)Knn
回归
是否有较少人知道的
回归
算法?我正在寻找替代模式,以增加我的箭袋。
浏览 0
提问于2020-07-23
得票数 1
2
回答
决策
树
回归
器的结果是如何连续的?
、
、
、
我使用sklearn.tree.DecisionTreeRegressor预测了一个具有两个独立变量的
回归
问题,即特征"X","Y“和预测的可靠变量"Z”。当我绘制
树
时,叶子似乎与分类
树
没有太大不同。结果不是每个叶上的函数,而是每个叶上的单个值,就像在分类中一样。 有人能解释一下,为什么这被称为
回归
,为什么它不同于分类
树
吗?因为我似乎误解了sklearn类,有没有
python
的
树
包,它会进行“真正的”
回归
,并且在
浏览 46
提问于2021-01-08
得票数 0
2
回答
scikit-learn默认使用哪种决策
树
算法?
、
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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2
回答
回归
树
性能不佳
、
、
我正在用它训练一个
回归
树
。我在scklearn中使用Gradientboostregressor,
Python
。我能做些什么来改进模型预测?我尝试对log(价格)建模,然后对exp(预测)建模,但效果不佳。 非常感谢。
浏览 1
提问于2020-05-21
得票数 1
1
回答
决策
树
每次运行中的随机变量选择(regressio )
、
、
、
当我在
python
中放置random_state = None并运行决策
树
进行
回归
时,每次构建树需要不同的变量。 难道不应该只有几个顶部的变量,应该用来分裂,并应该扔给我类似的
树
每次?另外,如果我对random_state使用整数并运行决策
树
,它将为每个random_state设置提供一个不同的
树
。在有这么多
树
的情况下,应该选择哪棵
树
?
浏览 0
提问于2020-10-21
得票数 1
1
回答
Python
回归
树
解释
、
、
我的第二个问题是,我不知道这个
回归
树
是不是好的和有效的。如何解释
回归
树
?
浏览 41
提问于2020-12-22
得票数 1
回答已采纳
2
回答
tree.DecisionTreeRegressor是模型
树
还是
回归
树
?
、
、
、
我的理解是: 在
回归
树
中:每片叶子的目标值计算为训练期间到达该叶的实例的目标值的平均值。在模型
树
中:每个叶的值是一个线性函数,它使用特征的子集,通过对在训练期间到达该叶的实例执行线性
回归
来确定。是科学工具中的tree.DecisionTreeRegressor -学习
回归
树
还是模型
树
浏览 11
提问于2014-06-02
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在
python
中,我们可以在决策
树
回归
下进行多元
回归
吗?
、
、
、
、
我正在用
python
做一个决策
树
回归
。然而,对应于测试样本的预测目标值是该叶中目标变量的平均值。有没有一种方法,我们可以在该桶中运行多元
回归
,以获得测试样本的目标变量的估计值,而不是仅获得平均值?
浏览 0
提问于2019-02-27
得票数 0
1
回答
梯度提升
树
的弱学习分类/多类分类
、
、
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
树<
浏览 0
提问于2018-04-25
得票数 0
回答已采纳
4
回答
如何在
Python
中可视化
回归
树
、
、
、
、
我希望可视化一个
回归
树
构建使用任何集成方法在科学学习(梯度提升
回归
,随机森林
回归
,打包
回归
)。靠近,处理分类器
树
。但是,这些问题需要“
树
”方法,这是SKLearn中的
回归
模型所不能使用的。我遇到了问题,因为这些
树
的
回归
版本没有.tree方法(该方法只存在于分类版本)。我想要一个类似于的输出,但是基于一个sci工具包,学习
树
。 我已经探索了与对象相关的方法,但无法给出答案。
浏览 4
提问于2017-11-09
得票数 2
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1
回答
韦卡能做什么?巨蟒和滑雪者不能做什么?
、
、
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
2
回答
带浮点数的“未知标签类型”决策
树
分类器
、
、
、
我意识到决策
树
可能不是最好的方法,但我正在比较多种方法,以便更好地理解它们。 我得到的错误是我的y训练数据列表中的“未知标签类型”。
浏览 0
提问于2016-05-11
得票数 1
1
回答
用于预测建模的决策
树
、
、
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
1
回答
回归
树
与模型
树
的区别
、
我需要一些帮助来理解
回归
树
和线性模型
树
之间的区别。沙赫扎德
浏览 4
提问于2012-08-05
得票数 5
回答已采纳
5
回答
最终决策为线性
回归
的决策
树
、
、
问:我想实现一个决策
树
,每片叶子都是线性
回归
,这样的模型存在吗?Example案例1:y = int(x) + x * 1.5📷plt.grid()plt.ylabel('y')plt.show() 所以我的问题是:每一片叶子都是线性
回归<
浏览 0
提问于2019-12-29
得票数 9
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2
回答
线性
回归
中的特征选择
、
、
我有如下所示的保险数据集。为此我需要建立一个模型来计算费用。0 19 female 27.900 0 yes southwest 16884.924002 28 male 33.000 3 no southeast 4449.46200 3 33 mal
浏览 0
提问于2018-04-30
得票数 5
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1
回答
树
如何知道是建立分类
树
还是
回归
树
?
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.boston=tree(me
浏览 2
提问于2020-03-19
得票数 1
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1
回答
训练分类器之后该怎么办?
、
、
在应用方面,在我们训练分类器之后会发生什么?我们能从中学到什么? 例如,如果我训练了一个分类器,以80%的准确率预测Kickstarter运动的成功,我如何应用这些信息来帮助我自己的Kickstarter活动?有没有办法知道哪一种属性对结果“成功”或“失败”影响最大?
浏览 0
提问于2019-03-06
得票数 0
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