Tag: decision-tree

Ein Entscheidungsbaum ist ein “ decision support tool verwendet eine Baum-wie Schaubild oder Modell der Entscheidungen und Ihre möglichen Folgen, einschließlich der chance-Turnier-Ergebnisse, Ressourcen-Kosten und nutzen. Es ist eine Art der Darstellung eines Algorithmus.

Erstellen Sie ein Diagramm in pydot von decision tree in Python sklearn

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Ich erwartet, dass dieser code zum erstellen einer PDF-Diagramm des Baumes. from sklearn import datasets,tree import StringIO import pydot from sklearn.externals.six import StringIO iris = datasets.load_iris() clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(iris['data'],iris['target']) dot_data = StringIO.StringIO() tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data)

Funktion, Bedeutung, Gewinnung von Entscheidungsbäumen (scikit-learn)

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Ich habe versucht in den Griff zu bekommen, die auf die Bedeutung von Funktionen in einem Entscheidungsbaum habe ich modelliert. Ich bin interessiert an der Entdeckung des Gewichts der einzelnen Features ausgewählt, die in den Knoten als

decision-tree feature-extraction python scikit-learn tree

Dictionary-Objekt, um die Entscheidungsstruktur im Pydot

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Habe ich ein dictionary-Objekt als solche: menu = {'dinner':{'chicken':'good','beef':'average','vegetarian':{'tofu':'good','salad':{'caeser':'bad','italian':'average'}},'pork':'bad'}} Ich versuche ein Diagramm erstellen (decision tree) mit pydot mit der 'Menü' Daten diese. 'Abendessen' wäre die top-Knoten und deren Werte (Huhn, Rind, etc.) unter ihm sind. Bezugnehmend

decision-tree dictionary machine-learning pydot python

Wie für die Durchführung des Beschlusses matrix in c#

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Muss ich eine Entscheidung treffen, basierend auf einer ziemlich großen Gruppe von 8 co-abhängigen Bedingungen. | A | B | C | D | E | F | G | H -----------+---+---+---+---+---+---+---+--- Decision01 | 0 | 1

c#control-structure decision-tree logic matrix

Wie implementieren Sie die Ausgabe der Entscheidungsbaum erstellt, indem die abaum (party Paket)?

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Ich gebaut habe, einen Entscheidungsbaum mit den ctree Funktion über party Paket. es hat 1700 Knoten. Erstens, gibt es eine Möglichkeit in ctree zu geben, die maxdepth argument? Ich habe versucht control_ctree option, aber es warf einige

decision-tree party r

Erstellen Entscheidungsbaum

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Ich habe eine csv-Datei (298 Zeilen und 24 Spalten) und ich möchten, erstellen Sie einen Entscheidungsbaum zur Vorhersage der Spalte "Gehalt". Ich habe heruntergeladen, Baum Paket Hinzugefügt und per library-Funktion. Aber wenn ich versuche zu erstellen die

decision-tree machine-learning r regression

J48-Baum ein R - Zug-und test-Einstufung

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Möchte ich trainieren und testen in J48 decision tree auf R. hier ist mein code: library("RWeka") data <- read.csv("try.csv") resultJ48 <- J48(classificationTry~., data) summary(resultJ48) aber ich aufteilen will meine Daten in 70% Bahn und 30% - Prüfung,

classification decision-tree j48 r weka

Verständnis von minbucket Funktion im CART-Modell mit R

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Übernehmen der Trainings-Daten "Frucht", die werde ich verwenden es für Vorhersagen mithilfe von CART-Modell in R > fruit=data.frame( color=c("red", "red", "red", "yellow", "red","yellow", "orange","green","pink", "red",‌ "red"), isApple=c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,TRUE)) > mod = rpart(isApple

decision-tree r rpart

J48 decision tree

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Ich habe auf der Suche im Internet bei der Generierung von J48 decision trees, aber so weit, nach fast ein paar Tage habe ich nicht gefunden einem Ergebnis, über das generieren von J48 Entscheidung ohne Weka, meine

data-mining decision-tree

C5.0 Entscheidungsbaum - c50-code genannt Ausgang mit dem Wert 1

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Ich erhalte die folgende Fehlermeldung c50-code genannt Ausgang mit dem Wert 1 Ich Tue dies auf der titanic verfügbaren Daten von Kaggle # Importing datasets train <- read.csv("train.csv", sep=",") # this is the structure str(train) Ausgabe :-

decision-tree kaggle machine-learning r

Klassifizierung Einzige Instanz in Weka

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Ich trainiert habe und erstellt eine J48-Modell mit WEKA-gui. Ich speicherte die Modell-Datei auf meinem Rechner und jetzt möchte ich es verwenden, um zu klassifizieren, eine einzelne Instanz, in meinem Java-code. Ich würde gerne eine Vorhersage für

classification decision-tree machine-learning prediction weka

C++ Entscheidungsbaum Umsetzung Frage: Denke, Dass Im Code

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Ich habe die Kodierung für ein paar Jahre, aber ich noch nicht dazu gekommen die hängen von pseudo-Code oder tatsächlich mit dem Gedanken, die Sachen im code noch. Wegen diesem problem, ich habe Schwierigkeiten, herauszufinden, genau, was

c++decision-tree entropy machine-learning

Python, PyDot und DecisionTree

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Ich versuche zu visualisieren, meine DecisionTree, aber immer die Fehler Der code ist: X = [i[1:] for i in dataset]#attribute y = [i[0] for i in dataset] clf = tree.DecisionTreeClassifier() dot_data = StringIO() tree.export_graphviz(clf.fit(train_X, train_y), out_file=dot_data) graph

decision-tree pydot python

Entscheidungsbäume und rule engines (Drools)

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In der Anwendung, ich bin jetzt arbeiten, ich muss in regelmäßigen Abständen überprüfen die Förderfähigkeit von Zehntausenden von Objekten, die irgendeine Art von service. Die Entscheidung Diagramm selbst ist in der folgenden form, nur viel größer: In

decision-tree drools drools-flow expert-system java

Wie behandeln kategorischen Variablen in sklearn GradientBoostingClassifier?

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Ich bin versucht zu trainieren, Modelle mit GradientBoostingClassifier mit kategorischen Variablen. Folgende ist eine primitive code-Beispiel, nur für den Versuch, input kategorischen Variablen in GradientBoostingClassifier. from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier import pandas iris =

decision-tree ensemble-learning machine-learning python scikit-learn

verwirrt über random_state in der Entscheidungsstruktur der scikit lernen

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Verwirrt über random_state parameter, nicht sicher, warum Entscheidungsbaum Ausbildung benötigt eine gewisse Zufälligkeit. Meine Gedanken, (1) ist das mit dem random forest? (2) ist das mit dem split-training testen-Daten gesetzt? Wenn dem so ist, warum nicht verwenden,

decision-tree machine-learning python python-2.7 scikit-learn

wie berechnet sich die Genauigkeit von Entscheidungsbäumen?

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Hallo, ich mache gerade einen Kurs auf Coursera und kam auf diese Frage. Meine Antwort ist 1-(4048+3456)/8124=0.076. Aber die Antwort ist 0.067. Kann jemand mir helfen um dieses Problem zu lösen? Danke!!!! Was natürlich ist? InformationsquelleAutor Chao

decision-tree

Wie verwenden von Decision Tree Classification Matlab?

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Ich habe Daten in form von Zeilen und Spalten, in denen Zeilen repräsentieren einen Datensatz und Spalte stellt seine Attribute. Ich habe auch die Etiketten (Klassen) für die Datensätze. Weiß ich über decision trees-Konzept und ich möchte

data-mining decision-tree matlab

Die Auswahl von CP-Wert zur Entscheidung Baumpfleger mit rpart

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Ich verstehe, dass die gängige Praxis, um wählen Sie die CP-Wert ist durch die Wahl der untersten Ebene mit der minimalen xerror Wert. Jedoch, in meinem folgenden Fall, mit cp <- fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"]),"CP"] mir 0.17647059 was in keine

decision-tree r rpart

Überprüfen Sie alle Elemente von einer Liste (Drools Expert)

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Bin ich zu schreiben versucht, Regeln in Drools Expert. In der when Teil der Regel, ich schauen einige Eigenschaften des Application Objekt. Dieses Objekt enthält eine Liste und ich möchte, um zu überprüfen, ob eine Reihe von

decision-tree drools java rule-engine rules

Die Berechnung der Vorhersage-Genauigkeit einer Struktur mit rpart - Vorhersage-Methode (R-Programmierung)

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Habe ich gebaut, einen Entscheidungsbaum mit rpart für ein dataset. Habe ich dann unterteilt die Daten in 2 Teile - einen Trainings-Datensatz und test-Datensatz. Ein Baum wurde konstruiert für das dataset mit den Trainingsdaten. Ich möchte zur

decision-tree machine-learning r rpart

R Fehler: "In numerischer Ausdruck hat 19 Elementen: nur der erste benutzt"

2 Antworten

Erstellte ich einen dataframe: totalDeposit <- cumsum(testd$TermDepositAMT[s1$ix]) die im Grunde ist die Berechnung der kumulativen Summe der TermDeposit Beträge in testd dataframe und speichern Sie es in der gesamten Kaution. Dies funktioniert perfrectly ok. Ich dann berechnen

decision-tree r

PHP Entscheidungsbaum für die Umsetzung (ID3 oder C4.5)

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Ich umsetzen wollen einen Entscheidungsbaum (machine learning) Algorithmus in PHP. Ich habe gesucht weit und breit auf Google und finde nichts in der PHP. Kennt jemand ein tutorial oder eine Funktion in PHP, die für die Umsetzung

decision-tree machine-learning neural-network php

PHP-Funktion erhöht die variable um 1 jedes mal,

3 Antworten

Habe ich angefangen zu schreiben, ein PHP-script für ein Spiel über Kreaturen, es sind 4 ja/Nein-Fragen und das, was ich versuche zu tun, ist eine Funktion schreiben, die 2 Schaltflächen, die sagen ja und Nein und geben

auto-increment decision-tree expert-system function php

Wie Teste ich die Daten mit einem Entscheidungsbaum-Modell in R?

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Baute ich eine Entscheidungsstruktur, die aus Trainingsdaten mit der rpart-Paket in R. Jetzt habe ich mehr Daten haben, und ich möchten, überprüfen Sie es gegen den Baum um zu überprüfen, das Modell. Logisch/iterativ, ich möchte Folgendes tun:

decision-tree machine-learning r verification

building classification tree mit kategorischen Variablen mittels rpart

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Habe ich ein Daten-set mit 14 Funktionen, und einige von Ihnen sind als unten, wo Geschlecht und Familienstand sind kategoriale Variablen. height,sex,maritalStatus,age,edu,homeType SEX 1. Male 2. Female MARITAL STATUS 1. Married 2. Living together, not married 3.

decision-tree r rpart

GridSearchCV scoring-parameter: die Verwendung von scoring='f1' oder Punkte=keine ("None" standardmäßig verwendet Genauigkeit) gibt das gleiche Ergebnis

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Bin ich mit einem Beispiel extrahiert aus dem Buch "Mastering Machine Learning mit scikit lernen". Verwendet es eine Entscheidung Baum, um vorherzusagen, ob die einzelnen Bilder auf einer web-Seite ist ein Werbung oder Artikel-Inhalte. Bilder, die eingestuft

decision-tree grid-search machine-learning scikit-learn statistics

confusion matrix von rpart

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Ich kann nicht für das Leben von mir herauszufinden, wie zur Berechnung der confusion-matrix auf rpart. Hier ist, was ich getan habe: set.seed(12345) UBANK_rand <- UBank[order(runif(1000)), ] UBank_train <- UBank_rand[1:900, ] UBank_test <- UBank_rand[901:1000, ] dim(UBank_train) dim(UBank_test)

classification confusion-matrix decision-tree machine-learning r

in R: Fehler ist.Daten.frame(data) : object " nicht gefunden, C5.0 Grundstück

3 Antworten

Diese Frage ist ähnlich wie einige andere Fragen auf Stackoverflow (hier, hier und hier), aber unterschiedlich genug, so dass ich nicht extrapolieren diese Antworten zu meinem Fall. Ich habe eine Funktion, in der ich einen C5.0-Modell und,

decision-tree plot r

Daten die Vorhersage mit Entscheidungsbaum des rpart

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Ich bin mit R zu klassifizieren, die einen Daten-frame 'd' enthält Daten, die strukturiert wie unten: Daten 576666 Zeilen und die Spalte "classLabel" hat einen Faktor von 3 Ebenen: EINS, ZWEI, DREI. Ich mache einen Entscheidungsbaum mit

classification decision-tree machine-learning r rpart

rapid miner: wie Sie eine "label" - Attribut an ein dataset?

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Ich möchte ein decision tree-learning-Algorithmus, um ein dataset habe ich durch Import aus einer CSV-Datei. Das problem ist, dass der "tra" - Eingang des Entscheidungsbaum-block ist immer noch rot, wird die Meldung "Input Beispiel müssen Besondere Attribut

data-mining decision-tree machine-learning rapidminer

cross-Validierung + decision trees in sklearn

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Versuch, erstellen Sie einen Entscheidungsbaum mit cross-Validierung mit sklearn und panads. Meine Frage ist in dem code unten, wird die Kreuzvalidierung teilt die Daten, die ich dann verwenden für training und Prüfung. Ich werde versuchen zu finden,

cross-validation decision-tree machine-learning

Data Driven Rules - Engine Drools

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Ich habe die Auswertung Drools als Rules Engine für den Einsatz in unserem Business-Web-Anwendung. Mein use-case ist ein Order-Management-Anwendung. , Und die Regeln sind der folgenden Art: - Wenn User Geben, die "BESONDERE" geben einen zusätzlichen Rabatt

decision-tree drools java rules

Wie zu beschneiden eines Baumes in R?

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Mache ich eine Klassifikation mittels rpart in R. Das Baum-Modell ist ausgebildet durch: > tree <- rpart(activity ~ . , data=trainData) > pData1 <- predict(tree, testData, type="class") Die Genauigkeit für das Baum-Modell ist: > sum(testData$activity==pData1)/length(pData1) [1] 0.8094276

decision-tree machine-learning r rpart

Warum hat der C4.5 Algorithmus beschneiden, um eine Verringerung der Entscheidungsbaum und wie funktioniert pruning Einfluss auf die predicion Genauigkeit?

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Habe ich gesucht auf google über dieses Thema und ich kann nicht finden, etwas, das erklärt dieser Algorithmus auf einfache aber detaillierte Weise. Zum Beispiel, ich weiß, der id3-Algorithmus nicht verwenden, beschneiden, also bei einem kontinuierlichen Merkmal,

decision-tree pruning weka

Bibliothek zum erzeugen eines entscheidungsbaums

1 Antworten

Gibt es eine C# Bibliothek zum erzeugen eines entscheidungsbaums aus einer Datentabelle und dann verwenden, um vorherzusagen, fehlende Daten? Habe ich einige Untersuchungen fanden aber keine C# - Bibliothek erstellen einer Entscheidungsbaum aus einer Reihe von Daten.

c#decision-tree

Was bedeutet "sample_weight" do-der Weg, ein `DecisionTreeClassifier " funktioniert in der sklearn?

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Gelesen habe ich von diese Dokumentation: "Class balancing getan werden kann, durch Stichproben die gleiche Anzahl von Proben aus jeder Klasse, oder vorzugsweise durch die Normalisierung der Summe der Stichprobe zu gewichten (sample_weight) für jede Klasse den

decision-tree random-forest scikit-learn

Beste Lern-Algorithmus, um eine Entscheidung Baum in java?

2 Antworten

Ich habe Datensätze mit Angaben wie Alter, Ort, Alter der Kinder, ... und ein Ergebnis (confirm, accept). Helfen modelisation des "workflow", erstellen Sie automatisch einen Entscheidungsbaum basierend auf der bisherigen Datensätze. Ich haben, werfen Sie einen Blick

algorithm classification decision-tree java machine-learning

Visualisierung von Weka classification tree

5 Antworten

Ich bin mit paar Datensätze online zur Verfügung und versuchen zu visualisieren Baum. Jedoch, es läßt mich nicht visualisieren Baum-option. Könnte bitte jemand mich leiten, wie man das Baumdiagramm in weka durch die Verwendung von Daten-sets online

classification data-visualization decision-tree weka

Wie zu Lesen, die classifier confusion matrix in WEKA

2 Antworten

Sorry, ich bin neu WEKA und nur zu lernen. In meinem Entscheidungsbaum (J48) classifier output, es ist eine Verwirrung-Matrix: a b <----- classified as 130 8 a = functional 15 150 b = non-functional Wie lese ich

classification decision-tree weka

Mit GridSearchCV mit AdaBoost und DecisionTreeClassifier

1 Antworten

Ich bin versucht zu tunen eines AdaBoost-Klassifizierer ("ABT") mit einem DecisionTreeClassifier ("DTC") als base_estimator. Ich würde gerne tunen beide ABT und DTC-Parameter gleichzeitig, bin mir aber nicht sicher, wie dies zu tun - pipeline nicht funktionieren sollte,

adaboost decision-tree grid-search python scikit-learn

Entscheidungsbaum in Matlab

1 Antworten

Sah ich die Hilfe in Matlab, aber Sie haben ein Beispiel geliefert, ohne zu erklären, wie die Parameter in der 'classregtree" - Funktion. Jede Hilfe zu erklären, die Verwendung von 'classregtree' mit seinen Parametern geschätzt werden. InformationsquelleAutor

decision-tree machine-learning matlab

Wie löse ich overfitting in random forest von Python sklearn?

1 Antworten

Ich bin mit RandomForestClassifier in python implementiert sklearn Paket zu bauen, eine binäre Klassifikation-Modell. Das ist unten die Ergebnisse der cross-Validierungen: Fold 1 : Train: 164 Test: 40 Train Accuracy: 0.914634146341 Test Accuracy: 0.55 Fold 2 :

decision-tree machine-learning python random-forest scikit-learn

Wie implementieren Sie den Entscheidungsbaum mit c# (visual studio 2008) - Hilfe

4 Antworten

Habe ich eine Entscheidung Baum, den ich drehen müssen, um einen code in C# Den einfachen Weg, es zu tun ist mit if-else-Anweisungen, aber in dieser Lösung, die ich erstellen müssen 4-5 geschachtelte Bedingungen. Ich bin auf

.net c#classification decision-tree

Was ist eine gute Python-Bibliothek für Entscheidungsbäume?

4 Antworten

Es sei denn, ich bin fehlt etwas, die üblichen verdächtigen haben dies nicht.... InformationsquelleAutor der Frage Ash | 2010-06-27

decision-tree python

Wie die Berechnung der Fehlerquote von ein Entscheidungsbaum?

1 Antworten

Weiß jemand, wie die Berechnung der Fehlerquote für einen Entscheidungsbaum mit R? Ich bin mit der rpart() Funktion. InformationsquelleAutor der Frage teo6389 | 2012-03-12

classification decision-tree r rpart

wie erklären Sie den Entscheidungsbaum von scikit-learn

3 Antworten

Ich habe zwei Probleme mit Verständnis das Ergebnis des Entscheidungsbaum von scikit-learn. Dies ist zum Beispiel einer meiner Entscheidung Bäume: Meine Frage ist, wie kann ich mit dem Baum? Die erste Frage ist die: wenn eine Probe

decision-tree numpy python scikit-learn scipy

Wie extrahiert man die Entscheidungsregeln aus dem Entscheidungsbaum von scikit-learn?

12 Antworten

Kann ich Extrakt der zugrunde liegenden Entscheidung-Regeln (oder 'Entscheidungswege') von einem geschulten Baum in einem Entscheidungsbaum, wie eine textuelle Liste? Etwas wie: if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X' Vielen Dank für Ihre Hilfe.

decision-tree machine-learning python random-forest scikit-learn

Entscheidungsbaum vs. Naive Bayes Klassifikator

1 Antworten

Ich mache einige der Forschung über die verschiedenen data-mining-Techniken und stieß auf etwas, dass ich konnte nicht herausfinden. Wenn einer eine Idee haben, dass wäre toll. In welchen Fällen ist es besser, verwenden Sie einen Entscheidungsbaum und

bayesian-networks data-mining decision-tree

Verschiedene Entscheidungsbaumalgorithmen mit Vergleich von Komplexität oder Leistung

1 Antworten

Ich Tue Forschung auf data mining und genauer, decision trees. Ich würde gerne wissen, ob es mehrere algorithmen zu bauen ist eine Entscheidung, die Bäume (oder nur einen?), und was ist besser, basierend auf Kriterien wie Leistung

classification complexity-theory decision-tree machine-learning performance