Preguntas etiquetadas con decision-trees

Un árbol de decisiones es una herramienta de soporte de decisiones que utiliza un gráfico o modelo de decisiones similar a un árbol y sus posibles consecuencias, incluidos los resultados de eventos fortuitos, los costos de recursos y la utilidad. Es una forma de mostrar un algoritmo.

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¿Es max_depth en scikit el equivalente a la poda en los árboles de decisión?
Estaba analizando el clasificador creado usando un árbol de decisión. Hay un parámetro de ajuste llamado max_depth en el árbol de decisión de scikit. ¿Es esto equivalente a podar un árbol de decisión? Si no, ¿cómo podría podar un árbol de decisión usando scikit? dt_ap = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=13) boosted_dt = …
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Relación entre convolución en matemáticas y CNN
He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?
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¿Cómo hacer lotes de productos internos en Tensorflow?
Tengo dos tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quiero hacer un producto interno para cada par en el lote, generando c:[batch_size, 1], dónde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. ¿Cómo?
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¿Cuándo elegir regresión lineal o árbol de decisión o regresión de bosque aleatorio? [cerrado]
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . Estoy trabajando en un proyecto y tengo dificultades para decidir qué algoritmo …
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Interpretación del árbol de decisiones en el contexto de las características importantes
Estoy tratando de entender cómo entender completamente el proceso de decisión de un modelo de clasificación de árbol de decisión construido con sklearn. Los dos aspectos principales que estoy viendo son una representación gráfica del árbol y la lista de características importantes. Lo que no entiendo es cómo se determina …
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XGBoost para clasificación binaria: elegir el umbral correcto
Estoy trabajando en un conjunto de datos con etiquetas binarias altamente desequilibradas, donde el número de etiquetas verdaderas es solo del 7% de todo el conjunto de datos. Pero alguna combinación de características podría producir un número de unidades superior al promedio en un subconjunto. Por ejemplo, tenemos el siguiente …
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Ganancia de información en R
Encontré paquetes que se utilizan para calcular la "Ganancia de información" para seleccionar los atributos principales en el Árbol de decisiones C4.5 y traté de usarlos para calcular la "Ganancia de información". Pero los resultados del cálculo de cada paquete son diferentes como el código a continuación. > IG.CORElearn <- …
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