Questions marquées «decision-trees»

Un arbre de décision est un outil d'aide à la décision qui utilise un graphique ou un modèle arborescent de décisions et de leurs conséquences possibles, y compris les résultats d'événements aléatoires, les coûts des ressources et l'utilité. C'est une façon d'afficher un algorithme.


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les chaînes en tant qu'entités dans l'arbre de décision / la forêt aléatoire
Je fais quelques problèmes sur une application d'arbre de décision / forêt aléatoire. J'essaie d'adapter un problème comportant à la fois des chiffres et des chaînes (telles que le nom du pays). Maintenant, dans la bibliothèque, scikit-learn prend uniquement des nombres en tant que paramètres, mais je souhaite injecter les …


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Les algorithmes d'arbre de décision sont-ils linéaires ou non linéaires
Récemment, un de mes amis a été demandé si les algorithmes d'arbre de décision sont des algorithmes linéaires ou non linéaires dans une interview. J'ai essayé de chercher des réponses à cette question mais je n'ai trouvé aucune explication satisfaisante. Quelqu'un peut-il répondre et expliquer la solution à cette question? …

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agrandir la carte thermique de Seaborn
Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

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Comment prédire les probabilités dans xgboost?
La fonction de prédiction ci-dessous donne également des valeurs -ve, il ne peut donc pas s'agir de probabilités. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) J'ai google et essayé pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") …


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Arbre de décision vs KNN
Dans quels cas est-il préférable d'utiliser un arbre de décision et dans d'autres cas un KNN? Pourquoi en utiliser un dans certains cas? Et l'autre dans des cas différents? (En regardant sa fonctionnalité, pas l'algorithme) Quelqu'un a-t-il des explications ou des références à ce sujet?

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Arbre de décision ou régression logistique?
Je travaille sur un problème de classification. J'ai un ensemble de données contenant un nombre égal de variables catégorielles et de variables continues. Comment saurai-je quelle technique utiliser? entre un arbre de décision et une régression logistique? Est-il juste de supposer que la régression logistique sera plus appropriée pour la …



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XGBRegressor vs xgboost.train énorme différence de vitesse?
Si je forme mon modèle en utilisant le code suivant: import xgboost as xg params = {'max_depth':3, 'min_child_weight':10, 'learning_rate':0.3, 'subsample':0.5, 'colsample_bytree':0.6, 'obj':'reg:linear', 'n_estimators':1000, 'eta':0.3} features = df[feature_columns] target = df[target_columns] dmatrix = xg.DMatrix(features.values, target.values, feature_names=features.columns.values) clf = xg.train(params, dmatrix) il se termine en environ 1 minute. Si je forme mon …




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