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下面是我的算法的逻辑表示：在表示中，有7个参数，作为树的结果，它给出了Y或N。
我如何才能完成这样的算法，但更大和更复杂？哪种语言能更有效地计算这个问题？
浏览 0修改于2018-07-12得票数 2
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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修改于2019-08-21得票数 2
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我有一个作业，我计划使用机器学习(特别是监督学习，比如决策树)。最终的代码将在教学助理的pc上运行，该pc没有安装scikit learn或其他外部库。因此，我需要从头开始编写决策树分类器之类的东西，或者在本地使用外部库，并存储最终的算法。总而言之:当给定一组标记的训练数据时，如何在python代码中存储最终算法，而不依赖外部库在未来运行最终算法？例如，决策树可以分解为一系列if/then语句，我想生成这些if/then语句并存储它们，这样它就可以在除了python之
浏览 0修改于2015-03-10得票数 0
有不同类型的决策树算法。ID3，CART，C4.5。
我需要帮助来识别哪种算法是由sklearn在Python中实现的？
浏览 2提问于2018-03-06得票数 1
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我正在尝试使用h2o来训练决策树模型。我知道在h2o中不存在用于决策树的特定库。
这是我在h2o中使用GBM算法时的代码，但我可以像这样使用决策树。因为h2o中没有决策树代码。那么，如何在h2o中使用决策树算法呢？
浏览 13提问于2018-08-29得票数 0
然而，我的一位主管问我为什么花那么多时间在特征选择上，正如他提到的，决策树算法可以自然地选择哪些特征是最重要的。后来，我查阅了Tan (2014)的“数据挖掘入门”一书，书中明确指出，“特征选择是数据挖掘算法的一部分，例如决策树分类器”。我对在功能选择上花费时间感到有点沮丧。我的问题是:特征选择对决策树算法有任何影响吗？
浏览 0修改于2021-06-17得票数 9
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在开始之前，我想说这是一项家庭作业。问题的第一部分是:我最多需要多少个例子来枚举Q的所有可能组合？我目前认为，由于它要求最多，我将需要Q，因为有可能直到Q-1的所有值都是相同的，例如1，而Q处的项是0。我目前的回答是，树最多有2个叶节点，一个表示true，一个表示false，因为它处理的是二进制输入和二进制输出。编辑
看了卡梅隆的回答后，我现在将我的第一个答案转换为2^Q，根据他的q= 3的示
浏览 0修改于2010-11-08得票数 3
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我正在寻找决策树算法在Hadoop Mapreduce上的实现。有没有准备好的实现？我看到Mahout只有决策森林，可以将决策树与决策森林一起使用吗？相同点/不同点是什么？
浏览 2提问于2012-08-07得票数 0
本课程侧重于算法的输出，而较少关注算法本身。特别是，我正在执行一个决策树。每次我在python上运行算法，也使用相同的样本，算法给我一个稍微不同的决策树。我问过导师，他们告诉我：“决策树不能保证每一次运行的结果是相同的，因为它的性质。”有人可以解释我为什么要更详细的解释，或者给我一个好书的建议？我完成了数据导入的决策树：import pandas as pd并执
浏览 1修改于2022-03-01得票数 0
在这个表中有一个subscriber_id列，它是唯一的，我必须为这个项目使用决策树算法。决策树算法只接受二进制数，我不知道如何将这些数字转换为二进制数。
浏览 0提问于2012-07-23得票数 0
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我使用机器学习算法，例如决策树分类器，类似于这样：X = [[0, 0], [1, 1]]clf = tree.DecisionTreeClassifier
浏览 0修改于2021-09-19得票数 3
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相对来说，探索在教科书中很少涉及--与其他决策树算法相比，它的优缺点是什么？它是如何分裂的？为什么它(显然)不像C&RT或C5.0那样被广泛使用？
浏览 0提问于2016-06-28得票数 2
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在我的作业中，我需要为任意输入S={a，b，c}创建n=3的决策树。 这是我的递归调用树。S={a，b，c}变成S={a}，S={b，c}和S={b，c}变成S={b}和S={c}。如何将我的所有工作合并到单个决策树中？我可以毫无问题地为迭代算法创建决策树，但由于此算法是递归的，因此我感到困惑。
任何帮助都是非常感谢的。谢谢。
浏览 14修改于2019-06-17得票数 0
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最近，我的一位朋友在一次采访中被问及决策树算法是线性算法还是非线性算法。我试图寻找这个问题的答案，但没有找到令人满意的解释。有人能回答并解释这个问题的解决方案吗？另外，还有其他一些非线性机器学习算法的例子吗？
浏览 0修改于2019-02-25得票数 37
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我一直试图从我使用决策树算法建立的模型中做出一个由DataFrame组成的预测。
我得到了我的模型的分数，是0.96。然后，我试着用这个模型来预测那些留下来但有错误的DataFrame人。
浏览 3修改于2019-10-26得票数 3
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