decision-tree

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Kann Entscheidungsbaum lernen "semi-überwacht"

Ich habe einen Datensatz, der drei Arten von Variablen enthält: Naturzustände, menschliche Entscheidungen, Response-Variable. Ich versuche, die Antwortvariable unter Verwendung der anderen Variablen u

machine-learning tree decision-tree azure-machine-learning 2016-04-26

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Erklären der Zahlen in einem Entscheidungsbaum

Mit dem berühmten Iris-Datensatz mit Julia Entscheidungsbaum Klassifizierer bekomme ich den folgenden Baum. oder "virginica: 3/3": using RDatasets using DecisionTree iris = dataset("datasets", "iris

statistics julia-lang decision-tree 2016-04-27

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Entscheidungsbaum für signifikante Variablen

Wie kann ich Entscheidungsbaum Grafik verwenden, um die signifikanten Variablen zu bestimmen, ich weiß, welche größte Informationsgewinn in der Wurzel des Baumes sein soll, was bedeutet, dass kleine E

r machine-learning statistics classification decision-tree 2016-05-02

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Wird davon ausgegangen, dass ein Entscheidungsbaum mit einem perfekten Attribut überfüllt ist?

Ich habe einen 6-dimensionalen Trainingsdatensatz, wo es ein perfektes numerisches Attribut gibt, das alle Trainingsbeispiele auf diese Weise trennt: Wenn TIME < 200 dann gehört das Beispiel zur Klass

machine-learning artificial-intelligence classification decision-tree supervised-learning 2016-05-02

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pyspark Modellinterpretation aus dem Pipeline-Modell

Ich implementiere DecisionTreeClassifier in pyspark mit dem Pipeline-Modul, da ich mehrere Feature-Engineering-Schritte für meine Datenmenge ausführen muss. Der Code ist ähnlich dem Beispiel von Spark

apache-spark pyspark decision-tree apache-spark-mllib 2016-05-04

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J48 Baum in R - Zug und Test Klassifizierung

I Zug und Test in J48 Entscheidungsbaum auf R. hier verwenden will, ist mein Code: library("RWeka") data <- read.csv("try.csv") resultJ48 <- J48(classificationTry~., data) summary(resultJ48) ab

r classification weka decision-tree j48 2016-05-07

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sklearn DecisionTreeClassifier mehr Tiefe weniger Genauigkeit?

Ich habe zwei gelernt sklearn.tree.tree.DecisionTreeClassifier s. Beide sind mit den gleichen Trainingsdaten trainiert. Beide lernten mit unterschiedlichen maximalen Tiefen für die Entscheidungsbäume.

scipy scikit-learn decision-tree 2016-05-08

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Wie kann ich mit weka einen Entscheidungsbaum implementieren?

Ich arbeite mit Java, Eclipse und Weka, ich möchte den Baum mit jeder Regel und der Prädiktion einer Reihe von Daten zeigen, um meinen Entscheidungsbaum zu testen. Ich habe versucht, mit diesem Code e

java tree weka decision-tree 2016-05-08

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Spark MLib Decision Trees: Wahrscheinlichkeit von Labels durch Features?

schaffe ich konnte nach dem Anzeigen meiner Entscheidungsbaum Gesamtwahrscheinlichkeiten meiner labels, zum Beispiel angezeigt werden, habe ich eine Tabelle: Total Predictions : 65% impressions

python apache-spark decision-tree data-science 2016-05-10

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sklearn.tree.export_graphviz Alternativen

Es ist möglich, Entscheidungsbäume mit pydotplus von pypi zu visualisieren, aber es hat Probleme auf meinem Rechner (es heißt, es wurde nicht mit libexpat gebaut und zeigt daher nur eine Zahl auf eine

python scikit-learn visualization decision-tree pydot 2016-05-12

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