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决策树生成

示例 # http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html >>> from IPython.display import Image >>> dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True,...

决策树是对分类问题进行深入分析的一种方法,在实际问题中,按算法生成的决策树往往复杂而庞大,令用户难以理解。这就告诉我们在重分类精确性的同时,也要加强对树修剪的研究。本文以一个决策树算法的程序实现为例,进一步讨论了对树进行修剪优...

# 这里有一个示例,你可以看一下。# http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html>>> from IPython.display import Image >>> dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris....

数据太纯了,spss会进行剪枝,每个叶子节点不会是百分之百。 你的样本量多半太少了,做决策树至少要1000个样品,上万都是正常的事情 并不是所有的数据都适合决策树分析的,数据没有问题,而是你对方法的选择有问题

在决策树生成模型后,将预测数据作为输入,并与生成的模型连接进行求解即可。

决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树方法最早产生于上世纪60...

SPSS——回归——线性——选择分析变量——保存(save)——预测区间(prediction intervals)——选择上均数(Mean)和个体(individual)运行即可。结果在SPSS打开的

treefit貌似已经被classregtree代替了, 如果要获得测试值,可以用predict(tree, test_data)来获得,当然也可以用一些classregtree自有的performance analysis的函数。

用层次结构图做决策树,2007,在结构图的左侧的窗口(如果没有按图左边的三角号)中选中第二级,回车添加,右击可以进行升降设置。

你的样本量多半太少了,做决策树至少要1000个样品,上万都是正常的事情 并不是所有的数据都适合决策树分析的,数据没有问题,而是你对方法的选择有问题

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