Domande taggate «decision-trees»

Un albero decisionale è uno strumento di supporto decisionale che utilizza un grafico ad albero o un modello di decisioni e le loro possibili conseguenze, inclusi risultati di eventi casuali, costi delle risorse e utilità. È un modo per visualizzare un algoritmo.

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ingrandisci la mappa di calore dei nati marini
Creo un corr()df da un df originale. Il corr()df è venuto fuori 70 X 70 ed è impossibile visualizzare il heatmap ... sns.heatmap(df). Se provo a visualizzare il corr = df.corr(), la tabella non si adatta allo schermo e posso vedere tutte le correlazioni. È un modo per stampare l'intero …
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Come prevedere le probabilità in xgboost?
La seguente funzione di previsione fornisce anche -ve valori, quindi non può essere una probabilità. 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) Ho cercato su google pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") ma non ha …
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XGBRegressor vs. xgboost.train enorme differenza di velocità?
Se alleno il mio modello utilizzando il seguente codice: 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) termina in circa 1 minuto. Se alleno il mio modello usando il …
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Gli alberi di regressione possono prevedere continuamente?
Supponiamo che io abbia una funzione regolare come . Ho un set di addestramento e, ovviamente, non conosco anche se posso valutare dove voglio.f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x2+y2f(x, y) = x^2+y^2D⊊{((x,y),f(x,y))|(x,y)∈R2}D⊊{((x,y),f(x,y))|(x,y)∈R2}D \subsetneq \{((x, y), f(x,y)) | (x,y) \in \mathbb{R}^2\}ffffff Gli alberi di regressione sono in grado di trovare un modello uniforme della funzione (quindi …
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