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我有一个分层的树表结构，.How，我可以得到左树和右树。1 a NULL3 c 15 e 27 g 39 i 411 k 5如果我有a的id，ie 1 .how，我能得到b和c的树吗？我期待着b下面的树4 d 8 h 10
浏览 3提问于2009-07-27得票数 0
我的数据集有大约100 k个条目，6个特征，标签是简单的二进制分类(大约65%的0，35%的0)。当我在不同的模型上训练数据集时:随机森林模型、决策树模型、额外树模型、k近邻模型、logistic回归模型、sgd模型、稠密神经网络模型等。
树分类器:准确率和精度约为80%。
浏览 0修改于2021-10-08得票数 1
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我被englishPCFG模型和宾夕法尼亚树库注释的目的搞糊涂了，Standford Parser的软件包只包含所有类型的模型，它总是问我，如果我们已经有Peen treebank的注释，这个模型是如何工作的如果一个原始文本需要解析器，它需要查询Treebank来预测树吗？有人能
浏览 1提问于2011-04-01得票数 0
我用XGBoost训练了一个具有400个特征的模型。我的理解是，由于max_depth默认只有6，并且2^6 < 400，所以并不是所有的特性都会在树中结束。决策树的输出清楚地表明，在最终的树中并不是所有的特性都被使用过。
浏览 0提问于2020-12-21得票数 0
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我正在将xgboost模型(Scala)与我的事务数据集相匹配。在我的培训集中，我有大约两百万笔交易，这是一个高度不平衡的比率，正/负<0.001班。我现在在模型中有大约300个功能。然后，我取一个输出模型并对每个特性进行计数。在有多少个拆分特性存在
然后，我从大多数树到最少树的特征进行分类。我得到了一些我不确定的结果。列表顶部的特性，大多数树和分叉基本上出现在每个xgboost树中多次。例如，在具有100轮colsample
浏览 0修改于2019-02-04得票数 2
我正在尝试生成一个dicts层次结构，用于在Qt中创建一个树模型。[-1, -1, 3, 1], [-1, -1, 5, 3], [ 8, 0, -1, -1],我想得到这个输出：7:{},我希望这样做，以建立一个Qt
浏览 5提问于2014-09-15得票数 2
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我有41个样本和6个预测因子的数据集。在Matlab中，我使用了树作为分类树。尽管oob误差很高，但该模型对41个标签进行了准确的预测。但在此基础上，我尝试用k折叠交叉验证模型，验证准确率仅为41%。我对此感到困惑。
我的另一个问题是，当我试图交叉验证一个已经建立的集成模型时，k折叠算法是如何工作的。任何帮助都会很感激的。
浏览 0修改于2018-04-02得票数 0
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为了便于描述，每棵树都用set来表示。
我们可以说，由于有五棵树，所以5*4= 20是下一次联合的结果(因为任何两棵不同的树都可以联合起来)。当然，这个模型的含义是，只有2/5的可能性下一次联合将涉及到大树。
另一种模型可能会说，在不同的树中，任意两个元素之间的所有结合都是相同的，因此一个更大的树比一个较小的树更有可能参与下一个联合。在上面的示例中，有8/11
浏览 1提问于2011-10-03得票数 0
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我有一个类似于1000棵树以下的文本转储，我希望从转储中重建xgboost模型，并在重新构建的模型上测试新文件。=4,missing=4 4:leaf=-0.0679503 5:leaf=-0.0992546..谢谢你的
浏览 5修改于2021-12-05得票数 1
我正在寻找一种从决策树中提取规则的方法。我有8个预测器，它们都是分类变量，响应变量有三个输出A、B和C。规则1:预测器1-a预测器2-b预测器3-c预测器4-b预测器5 a预测器6-d预测器7-e预测器8-a结果:a
规则2:预测器1-a预测器2-b预测器3-d预测器4-b预测器5 a预测器6-d预测器7-b预测器8-
浏览 0修改于2018-03-28得票数 1
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什么时候决策树表现良好？我绘制了一些图表，比较了基于决策树的模型和基于logistic回归的模型。决策树建立模型所需的时间较长，而LRclassifier模型的time.Moreover较小，logistic模型的f-score高于决策树。所以我想知道什么时候应该使用决策树。
浏览 2提问于2017-09-22得票数 1
这个问题很长，如果您知道基于树的方法的特性重要性是如何工作的，我建议您跳过图片下面的文本。在基于树的方法中，特征重要性(FI)是通过观察每个变量减少这类树的杂质(对于单树)或平均杂质(对于集成方法)的程度来确定的。我几乎可以肯定，对于单棵树来说，它是不可靠的，因为树的变化很大，主要是在终端区域是如何建造的。XGBoost在经验上优于单一树和“最佳”集成学习算法，因此我们将针对它进行研究。回归不是双目标函数，因此它不会对两个模型的FI进行比较，logis
浏览 0修改于2021-07-16得票数 0
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我在里找不到 0.339925:0.410902列车-rmse:0.339925 09:17:38 src/ tree /updater_prune.cc:74:树修剪结束，1根，124个额外节点，0剪枝节点，max_depth=6
2 0.413563:
浏览 4提问于2016-02-04得票数 6
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我在用CNN模型进行图像分类。我想尝试使用决策树或增强树模型的图像分类。我发现Tensorflow是增强树模型，但我无法理解如何将图像作为模型的输入。如果你知道如何使用tf.boosted树训练图像分类，请指导我。
浏览 1提问于2019-09-19得票数 0
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我正在尝试构建一个组合树模型，其中初始叶是前6位数字。第二级是父母的6个数字中的5个数字的所有可能的组合。那么第三级是所有可能的4位父级数字的组合。这种模式一直持续到第六级，它只由一位数组成。那么我的问题是，有没有办法以这种方式生成一棵树？我一直在寻找R中的基本树的例子，但都是两手空空。任何建议都将不胜感激。谢谢
浏览 0提问于2013-08-17得票数 1
我们已经为一些回归任务训练了一个额外的树模型。我们的模型由3个额外的树组成，每个树有200棵深度为30的树。在3棵额外的树的顶部，我们使用了一个脊回归。我们训练了我们的模型几个小时，pickled训练模型(整个类对象)，供以后使用。但是，节省训练的型号太大了，大约140 GB！
是否有办法减少保存的模型的大小？
浏览 3修改于2022-04-05得票数 13
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但是，即使我在“更多选项”中勾选了“输出模型”，我也无法获得算法生成的实际树模型。===分类器模型(全训练集) ===构建模型所需时间: 1.07秒
浏览 7提问于2015-03-22得票数 1
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