decision-tree

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    在R中为立体派包装绘制规则树

    有没有什么办法可以在决策树格式中绘制从立体派模型中获得的规则？ 我可以通过查看模型摘要来查看文本格式（在控制台中）的规则，但我无法获得相同的图形树演示文稿。我尝试过使用“partykit”，“拨浪鼓”，“Rgraphviz”和“Rweka”软件包
    machine-learning linear-regression decision-tree 2016-12-23

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    无效的语法错误：使用Python和Spark构建决策树，Churn预测

    正如标题所示：我正在研究用于流失预测的决策树模型。我是数据科学，python和spark的初学者。 结合讲座和在线文档中的所有例子，我设法提出了一个决策树模型。唯一的问题是，错误计算funkction给我一个语法错误。 基本上，我使用的模型中的数据是这样的： [LabeledPoint(0.0, [1031.0,947.0,0.333333333333,10.9933333333,10.3,12.
    python apache-spark syntax-error decision-tree 2016-12-27

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    为什么基尼指数在决策树中考虑二元分割？

    根据我的参考资料（见下面的链接），似乎基尼指数考虑了决策树中的二元分裂。为什么它不考虑多路分裂？ http://webserver.inf.unibz.it/dis/teaching/DWDM/slides2011/lesson5-Classification-2.pdf Example from Google Book Search
    binary-tree classification random-forest decision-tree 2016-12-29

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    StackOverflowError决策树生成JAVA

    我正在尝试编写生成决策树的ID3算法，但运行我的代码时出现StackOverflowError错误。 当调试时，我注意到循环开始时，属性下降到4（从最初9）。 树生成的代码如下。我打电话的所有功能都正常工作，它们已经过测试。 但是，错误代码指出问题出在另一个使用流的函数上，但它已经单独测试了 ，我知道它正常工作。请记住，我正在处理随机数据，因此该函数有时会抛出错误，有时不会。我在其下面发布了错误代
    java stack-overflow decision-tree id3 2016-12-30

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    微软商业智能 - 决策树 - “决策树没有发现模型拆分”

    我一直在玩微软BI数据挖掘使用决策树alghoritm。我已经知道需要的步骤来产生结果。然而，对于某些数据，我会在处理结束时得到“Decision Trees Found No Splits For Model”，导致不生成决策树。 我无法检测到是什么原因造成的。显然它是ms产品，所以我无法查看源代码并找到何时触发警告。 那么当模型没有拆分以及如何调试问题出在什么场景？
    c# visual-studio classification business-intelligence decision-tree 2017-01-07

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    决策树sklearn：预测准确率100％

    我得到的决策树分类器的准确性为1.0，决策树输出中只有一个节点也只有一个元素在混乱矩阵中。随机森林也有类似的问题。 import pandas import numpy from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifie
    python-2.7 machine-learning scikit-learn classification decision-tree 2017-01-16

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    决策树与Logistic回归

    Basicly我的问题是有关以下纸张组合（这是足以只读部分1.Introduction，部分3.Prediction model structure和部分3.1 Decision tree feature transforms的开始，一切就可以跳过去） https://pdfs.semanticscholar.org/daf9/ed5dc6c6bad5367d7fd8561527da30e9b8d
    machine-learning classification linear-regression logistic-regression decision-tree 2017-01-17

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    如何获得RPART中决策树的一个终端节点中的数据

    假设我有一个从rpart开始的决策树，如何在不写所有条件的情况下获得一个节点中的所有数据点？ 例如，如何在节点3中获得17个数据点，而无需在所有分割中写入其他数据点？ library(rpart) library(partykit) fit=rpart(factor(am)~.,mtcars,control=rpart.control(minsplit = 2),cp=0) plot(as.
    r data-mining decision-tree rpart 2017-01-18

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    我每次运行代码时都会改变sklearn的决定边界

    在Udacity的机器学习入门课程中，我发现我的代码的结果每次运行时都会改变。正确的值是acc_min_samples_split_2 = .908和acc_min_samples_split_2 = .912，但是当我运行我的脚本时，有时也会使用acc_min_samples_split_2 = .912的值。这发生在我的本地机器和Udacity内的Web界面上。为什么会发生这种情况？ 该程序使
    python scikit-learn decision-tree 2017-01-30

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    转换火花决策树模型调试字符串嵌套在斯卡拉JSON

    类似树json解析引用here，我想实现一个简单的可视化决策树在斯卡拉。它与databricks笔记本电脑中的显示方法完全相同。 我是scala的新手，很难获得正确的逻辑。我知道我们必须进行递归调用来构建孩子，并在显示最终预测值时断开。我试图代码使用这里下面提到的输入模型调试字符串 def getStatmentType(x: String): (String, String) = {
    json scala apache-spark-mllib decision-tree 2017-02-02
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