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未找到 GraphViz 的可执行文件:Anaconda-3
我正在尝试显示树输出 但是当我运行下面的脚本时 我收到如下错误 IncationException 未找到 GraphViz 的可执行文件 我在这里搜索过类似的主题 但其中大多数与 Mac 相关 我使用的是 Windows 10 64 位操
python
python3x
Anaconda
graphviz
Decisiontree
rpart - 查找修剪树的 cp 值将返回的叶子数量
我有一个要求 需要根据分类变量 具有超过 5 个类别值 与连续变量的关联将其分为 5 组 为了实现这一目标 我正在使用rpart with annova 方法 例如我的分类变量是type有代码1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
r
Tree
Decisiontree
rpart
Pruning
如何将sklearn决策树规则提取为pandas布尔条件?
有这么多帖子像这样 https stackoverflow com questions 20224526 how to extract the decision rules from scikit learn decision tree关于
python
pandas
machinelearning
scikitlearn
Decisiontree
使用confusioMatrix时如何解决“数据不能有比参考更多的级别”错误?
我正在使用 R 编程 我将数据分为训练数据和测试数据以预测准确性 这是我的代码 library tree credit lt read csv C Users Administrator Desktop german credit 2 cs
r
Tree
Decisiontree
rcaret
字符串作为决策树/随机森林中的特征
我是机器学习新手 现在我正在做一些关于决策树 随机森林应用的问题 我正在尝试解决一个以数字和字符串 例如国家 地区名称 为特征的问题 现在 scikit learn 库仅接受数字作为参数 但我想注入字符串以及它们携带大量知识 我该如何处理这
machinelearning
scikitlearn
Decisiontree
如何使用 MATLAB 从 WEKA 检索类值
我正在尝试使用 MATLAB 和 WEKA API 从 WEKA 检索类 一切看起来都很好 但类始终为 0 有什么想法吗 我的数据集有 241 个属性 将 WEKA 应用于该数据集我得到了正确的结果 创建第一个训练和测试对象 然后构建分类器
MATLAB
machinelearning
Classification
Weka
Decisiontree
如何可视化 sklearn GradientBoostingClassifier?
我训练过一个梯度提升分类器 http scikit learn org stable modules generated sklearn ensemble GradientBoostingClassifier html sklearn en
scikitlearn
graphviz
Decisiontree
DecisionTreeRegressor 的 Predict_proba 的等效项
scikit learn 的DecisionTreeClassifier支持通过以下方式预测每个类别的概率predict proba 功能 这不存在于DecisionTreeRegressor AttributeError Decision
python
scikitlearn
Regression
Prediction
Decisiontree
在 Weka 中对单实例进行分类
我使用 WEKA gui 训练并创建了 J48 模型 我将模型文件保存到我的计算机上 现在我想用它对我的 Java 代码中的单个实例进行分类 我想获得对属性 簇 的预测 我所做的如下 public void classify double
machinelearning
Classification
Weka
Prediction
Decisiontree
Python、PyDot 和决策树
我试图可视化我的决策树 但出现错误 代码是 X i 1 for i in dataset attribute y i 0 for i in dataset clf tree DecisionTreeClassifier dot data S
python
Decisiontree
pydot
如何探索使用 scikit learn 构建的决策树
我正在使用构建决策树 clf tree DecisionTreeClassifier clf clf fit X train Y train 这一切都很好 但是 我该如何探索决策树呢 例如 如何查找 X train 中的哪些条目出现在特定叶
python
machinelearning
scikitlearn
Decisiontree
增量熵计算
Let std vector
c
Algorithm
Decisiontree
Entropy
在海量数据集上学习决策树
我正在尝试使用 MATLAB 从巨大 即无法存储在内存中 数据集构建二元分类决策树 本质上 我正在做的是 收集所有数据 Try out n数据的决策函数 选出最佳决策函数 https stackoverflow com questions
MATLAB
Classification
Decisiontree
为什么用 python 编写的决策树代码的预测结果与用 R 编写的代码不同?
我正在 python 和 R 中使用 sklearn 的 load iris 数据集 在 R 中称为 iris 我使用 基尼 索引以两种语言构建了模型 并且当直接从虹膜数据集中获取测试数据时 我能够在两种语言中正确测试模型 但是 如果我给出
python
r
Decisiontree
将 scikit-learn DecisionTreeClassifier.tree_.value 映射到预测类
我在 3 类数据集上使用 scikit learn DecissionTreeClassifier 安装分类器后 我访问 tree 属性上的所有叶节点 以便获取每个类的给定节点中最终出现的实例数量 clf tree DecisionTree
python
scikitlearn
Decisiontree
决策树中特定类的 Sklearn 决策规则
我正在创建决策树 我的数据属于以下类型 X1 X2 X3 X50 Y 1 5 7 0 1 1 5 34 81 0 1 4 21 21 1 0 65 34 23 1 1 我正在尝试执行以下代码 X train data iloc 0 51 Y
python
python3x
machinelearning
scikitlearn
Decisiontree
WEKA 生成的模型似乎无法预测给定属性索引的类别和分布
Overview 我正在使用 WEKA API 3 7 10 开发者版本 来使用我预制的 model files 我制作了 25 个模型 五种算法的五个结果变量 J48决策树 http weka sourceforge net doc de
Java
machinelearning
Weka
Decisiontree
Prediction
AttributeError:模块“pydotplus”没有属性“Node”
我正在尝试根据在 DataCamp 上找到的文章绘制我的决策树 https www datacamp com community tutorials decision tree classification python https www
python
plot
Decisiontree
纯分裂的熵计算为 NaN
我编写了一个函数来计算向量的熵 其中每个元素代表一个类的元素数量 function x Entropy a t sum a t repmat t 1 size a 2 x sum a t log2 a t end e g a 4 0 the
MATLAB
Decisiontree
Entropy
将分类数据传递给 Sklearn 决策树
有几篇关于如何将分类数据编码到 Sklearn 决策树的文章 但从 Sklearn 文档中 我们得到了这些 决策树的一些优点是 能够处理数值数据和分类数据 其他技术通常专门用于分析仅具有一种变量类型的数据集 请参阅算法以获取更多信息 但运行
python
scikitlearn
Decisiontree
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