decision-tree 相关问题

决策树是一种决策支持工具，它使用树状图或决策模型及其可能的后果，包括机会事件结果，资源成本和效用。这是显示算法的一种方法。

我正在学习如何在 R 中构建单个决策树和随机森林。我知道在构建随机森林之前需要 set.seed() 以确保结果的可重复性，例如如果是...

r random-forest decision-tree random-seed

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Pyinstaller 创建的 exe 文件无法使用 joblib 加载决策树模型

我使用以下命令创建了大型 python 脚本的 exe 文件 - pyinstaller gui_final.py --onefile --hidden-import=sklearn --hidden-import=ipaddress --hidden-import=PIL --hidden-import=

python machine-learning pyinstaller decision-tree joblib

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scikit-learn 树中奇怪的信息排序

绘制 scikit-learn 树时（以虹膜数据为例），如以下代码所示：从 sklearn.datasets 导入 load_iris 从 sklearn 导入树虹膜 = load_iris() X, y = iris.data, iris.target...

scikit-learn decision-tree

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如何在R中计算决策树规则

我使用 RPart 来构建决策树。没有问题，我正在这样做。但是，我需要了解（或计算）树被分割了多少次？我的意思是，有多少规则（if-else 语句）...

r machine-learning decision-tree rpart supervised-learning

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决策树回归模型以最高精度获取模型的max_深度值

使用默认参数从 X_train 集和 Y_train 标签构建决策树回归器模型。将模型命名为 dt_reg。评估训练数据集上的模型准确性并打印其分数。

python machine-learning scikit-learn decision-tree

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ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'？'与 MSE 合作时

我正在使用 auto-mpg 数据集。我给出了下面数据集的链接： https://www.kaggle.com/datasets/uciml/autompg-dataset 我给出下面的代码： df = pd.read_csv('数据/auto-mpg.csv') ...

python machine-learning scikit-learn decision-tree

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具有概率目标的决策树

我目前正在研究一个模型来预测一个人感染冠状病毒后的死亡概率。我正在使用带有分类变量的荷兰数据集：感染日期、致命......

python scikit-learn decision-tree

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有没有办法将单个LightGBM决策树（决策规则）转换为Python代码（条件语句）？

我正在尝试将单个 LightGBM 决策树（即 num_boost_round = 1 和 num_leaves = 16）转换为 Python 条件语句。有办法做到这一点吗？我在 stackoverflow 上找到了一篇关于

python scikit-learn decision-tree lightgbm

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如何手动调整从rpart获得的决策树，包括代理分割？

我使用 rpart 构建了一个带有代理分割的决策树。现在，在主题专家检查树之后，树需要一些小的手动调整（添加额外的分支）。

r decision-tree rpart

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回归决策树中用户定义的杂质

我正在从 R 迁移到 PySpark。我有一个创建回归树的过程，该树当前是使用 R 的 rpart 算法构建的。在 PySpark 中配置此功能时，我看不到

machine-learning pyspark user-defined-functions decision-tree apache-spark-ml

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sklearn 回归器的杂质是什么？

一些回归器（例如 DecisionTreeRegressor）具有参数 min_impurity_decrease，但我找不到任何有关杂质含义的文档。杂质和标准一样吗...

scikit-learn regression decision-tree

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正在验证数据，但有效值取决于其他列

我有一个像这样构建的 Pandas 数据框：水果颜色吃过？食用日期苹果红色的是的 2024 年 3 月 14 日苹果绿色的不 2024 年 3 月 14 日苹果黄色的是的香蕉红色的香蕉黄色的是的 2024 年 3 月 14 日我很...

python pandas dataframe decision-tree

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预测期间决策树中的KeyError

我想在我的DecisionTreeClassifier实现中创建predict和predict_proba方法，但它给出了错误回溯（最近一次调用最后一次）：文件“c:\Users\Nijat\project.py”，

python machine-learning decision-tree

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rpart()决策树无法生成分裂（只有一个节点（根节点）的决策树）

我正在尝试创建一个决策树来预测给定的贷款申请人是否会违约或偿还债务。我正在使用以下数据集图书馆（读者）图书馆（dplyr）库（r部分）图书馆（

r classification decision-tree rpart

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如何使用Python从JSON结构生成多级决策树？

我正在开发这个项目，我想从 JSON 动态生成多维决策树。 JSON 具有嵌套的决策规则，每个规则作为节点都应该进行转换。孩子...

python json decision-tree dynamically-generated

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XGBClassifier.fit() 收到意外的关键字参数“early_stopping_rounds”

我的代码如下：从 sklearn.model_selection 导入 train_test_split 从 xgboost 导入 XGBClassifier 将 pandas 导入为 pd RANDOM_STATE = 55 ## 您将把它传递给每个 sklearn 调用，所以我们...

python pandas machine-learning xgboost decision-tree

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当我使用 XGBoost 时，出现以下错误（XGBClassifier.fit() 获得意外的关键字参数 'early_stopping_rounds' ）。我该如何解决？

python pandas machine-learning xgboost decision-tree

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将最优模型应用到测试集

我有一个数据集用于训练和测试，另一个数据集作为测试集。我已经使用训练数据集获得了最佳模型，并希望将该模型应用于测试集以制作

python pandas machine-learning scikit-learn decision-tree

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如何缩小不同机器学习模型的训练和测试分数之间的差距？

我正在使用多种机器学习模型进行 AQI 预测。数据为日格式，共有1850条记录。我的火车 R2 分数约为 99，测试分数约为 91。这是差距吗...

python machine-learning random-forest prediction decision-tree

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重用特征来分割回归决策树的节点

在我观看的有关回归树算法的视频结束时，我留下了一个小问题：当数据集的某些特征具有平方和值较低的阈值时

algorithm machine-learning computer-science decision-tree theory

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