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.

Wie zeichne ich einen großen ctree (), um überlappende Knoten zu vermeiden

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Wenn ich aufgetragen Entscheidungsbaum Ergebnis von ctree() aus party Paket, die Schrift war zu groß und das Feld war auch zu groß. Sie überlappen andere Knoten. Gibt es eine Möglichkeit zum anpassen der Ausgabe von plot() so

Visualisierung des Entscheidungsbaums in scikit-learn

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Ich versuche so entwerfen Sie eine einfache Entscheidungsbaum mit scikit-learn in Python (ich bin mit Anaconda ist Ipython Notebook mit Python 2.7.3 unter Windows OS) und visualisieren Sie wie folgt vor: from pandas import read_csv, DataFrame from

Hilfe Verstehen von Cross Validation und Decision Trees

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Ich gelesen habe bis auf Entscheidungsbäumen und Cross-Validierung, und ich verstehe beide Konzepte. Aber, ich habe Schwierigkeiten zu verstehen, die Cross-Validierung im Hinblick auf Entscheidungsstrukturen. Im wesentlichen Kreuzvalidierung ermöglicht Ihnen das wechseln zwischen Ausbildung und Prüfung, wenn

Wie finde ich heraus, auf welche Attribute sich mein Baum bei Verwendung von scikit-learn aufteilt?

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Habe ich erforscht, scikit-learn, so dass die Entscheidung Bäume sowohl für die Entropie und gini-splitting-Kriterien, und die Erforschung der Unterschiede. Meine Frage ist wie kann ich das "öffnen der Motorhaube" und genau herauszufinden, welche Attribute die Bäume

OpenCV - zufälliges Waldbeispiel

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Hat jemand ein paar Beispiel mit Random Forests mit der 2.3.1 API-Matte und nicht die cvMat? Grundsätzlich habe ich eine Matrix Mat Daten, die aus 1000 Zeilen mit 16x16x3-Elementen und einer Matrix Mat Antworten für ein 1000x1-matrix,

Übergeben kategorischer Daten an Sklearn Decision Tree

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Gibt es mehrere Beiträge darüber, wie zu Kodieren kategoriale Daten Sklearn Decission trees, aber von Sklearn Dokumentation, wir haben diese Einige Vorteile der Entscheidungsbäume sind: (...) Verarbeiten können sowohl numerische und kategorische Daten. Andere Techniken sind in