Câu hỏi được gắn thẻ «decision-trees»

Cây quyết định là một công cụ hỗ trợ quyết định sử dụng biểu đồ hoặc mô hình quyết định giống như cây và các hậu quả có thể có của chúng, bao gồm kết quả sự kiện cơ hội, chi phí tài nguyên và tiện ích. Đây là một cách để hiển thị một thuật toán.

5
làm cho bản đồ nhiệt biển lớn hơn
Tôi tạo một corr()df từ một df gốc. Các corr()df ra 70 X 70 và nó là không thể hình dung Heatmap ... sns.heatmap(df). Nếu tôi cố gắng hiển thị corr = df.corr(), bảng không vừa với màn hình và tôi có thể thấy tất cả các mối tương quan. …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
1
XGBRegressor so với xgboost.train chênh lệch tốc độ rất lớn?
Nếu tôi huấn luyện mô hình của mình bằng mã sau: 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) nó kết thúc sau khoảng 1 phút Nếu tôi huấn …
4
Cây quyết định so với KNN
Trong trường hợp nào tốt hơn là sử dụng cây Quyết định và các trường hợp khác là KNN? Tại sao sử dụng một trong số họ trong một số trường hợp nhất định? Và khác trong các trường hợp khác nhau? (Bằng cách nhìn vào chức năng của nó, …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.