decision-tree

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如果我理解正确，都使用贝叶斯定理生成非循环图并根据每个节点应用的函数计算百分比。有什么区别？

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我通常如何在图表中表示这种业务逻辑？ A is true if B is true or C is true C is true if D is true and E is true and F is true X is true if Y is true and C is not true 它是一个有向无环图吗？在图表术语中，我如何表示'和'/'或'逻辑？（我正在寻找

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什么是一个好的决策树Python库？

除非我失去了一些东西，通常的嫌疑人没有这个....

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多变量决策树学习

很多单变量决策树学习者实现（C4.5等）确实存在，但实际上不知道的人多变量决策树算法学习？

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字符串中的机器学习和代码生成器

问题：给定一组手工分类的字符串（或一组有序的字符串向量）生成一个分类函数，以对更多输入进行分类。就我而言，这些数据（或大部分数据）不是自然语言。问题：是否有任何工具可以做到这一点？我正在考虑一些合理的打磨，下载，安装和类似的事情，而不是一些图书馆或一个脆弱的学术计划。（不要停留在细节，请尽快与真正细节将限制答案通常较少有用的答复，并签署保密协议。）由于我正在寻找一个例子;我想要过滤的输入是从

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用决策树逻辑实现程序

该系统实现了一个游戏“思考动物”。主要用途的情况是： 1. System offers user to think about any animal and the system will try to guess it 2. The system starts asking questions from the start of decision tree. Ex., “Question:

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带数值的ID3决策树

我正在寻找一个Python或任何语言的ID3决策树实现，它将验证和测试文件作为输入并返回预测。我发现this这个，但我无法使它们适应数值，例如，到Iris dataset。你知道任何从控制台或Python编写的任何ID3树实现吗？或者任何建议如何使用this与数值将是真棒。

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执行决策树的语言

如何实现决策树的编程语言是一个很好的选择？实施的结果将仅供个人使用，因此不需要考虑发布等的能力。我听说Octave是一个很好的选择，任何人都可以解释为什么基于矩阵的语言被推荐用于实现决策树？

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在Python中用于建模复杂问题单的什么库？

对于一个医疗网站，我试图对一个问卷进行建模，该问卷应该会导致一系列可能的诊断。调查问卷相当复杂，有很多条件。我制作了一个流程图/决策树来反映这个问卷。我使用Django来制作网站。目前我正在考虑使用Python图表将流程图转换为加权图。每个问题将是一个节点，每个答案将是一个边+标签。然后，我可以遍历整个图形，并且步行的终点将是适合的诊断。 python graph是建立这个问卷的最好的库，或者你

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如何在处理DDD时处理“默认值”

我有兴趣了解人们在处理DDD时如何处理决策树。例如，我们有一个要求，即当持久化特定类型的新实例时，必须建立一些“默认”关联（相当多）。但用户可以随时更改它们。所以如果你创建一个决策表，你如何在你的领域表示这个，或者你呢？这是在保险领域，所以例如，如果我选择一个选项，那么所有相关的“默认”优惠，选项等都会被添加到策略中，但用户随后可以随意更改。