我正在使用Python中的Scikit-Learn构建决策树。我已经在特定数据集上训练了模型，现在我想保存这个决策树，以便以后(在新数据集上)使用它。有人知道怎么做吗？ 最佳答案 摘自thistutorial的模型持久性部分:可以使用Python内置的持久化模型将模型保存在scikit中，即pickle:>>>fromsklearnimportsvm>>>fromsklearnimportdatasets>>>clf=svm.SVC()>>>iris=datasets.load_iris()>>>X,y=iris.data,iris
假设您要检查管理系统中的一组确定性业务规则。规则可以基于数字、bool值、分类值等值，例如:ifproductin['x','y','z']:ifage>30:ifamount如果您有特定格式的分析，可能的检查可以基于具有可能值的文件或将决策树作为一个整体进行比较的检查。您可以对此类测试进行编程，但在从头开始之前，我正在搜索是否有一些python包可以帮助完成此类工作或解决此类问题的方法。 最佳答案 DecisionTree是一个纯Python实现，用于从多维训练数据构建决策树，然后使用决策树对future数据进行分类。
利益相关者通常不想要擅长预测的黑盒模型；他们希望深入了解功能，以便更好地了解他们的业务，这样他们就可以向其他人解释。当我们检查xgboost或sklearn梯度提升模型的特征重要性时，我们可以确定特征重要性......但我们不明白为什么这些特征很重要，对吗？有没有办法不仅可以解释哪些功能很重要，还可以解释为什么它们很重要？我被告知使用shap但是即使运行一些样板示例也会引发错误，所以我正在寻找替代方案(或者甚至只是一种检查树木和收集见解的程序方法，除了plot_importance()图之外，我可以带走)。在下面的示例中，如何解释为什么特征f19是最重要的(同时还意识到决策树是随机的，
前言：后台已经完成ApolloPlanning决策规划算法的完整解析，从规划模块的入口OnLanePlanning开始，介绍到常见的规划器PublicRoadPlanner；接着介绍了在PublicRoadPlanner中如何通过类似有限状态机的ScenarioDispatch进行场景决策。之后又介绍了在每个场景Scenario中如何配置以及判断当前所处的stage，以及对于每个stage又是如何注册tasks来执行具体的规划任务。现在回头来看，这个系列应该是目前全网最完整的apollo规划算法planning模块的解析教程了，所以现在阶段性的，想再对apollo整个规划算法的流程做一个总结，
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景Stacking通常考虑的是异质弱学习器（不同的学习算法被组合在一起），stacking学习用元模型组合基础模型。stacking的概念是学习几个不同的弱学习器，并通过训练一个元模型来组合它们，然后基于这些弱模型返回的多个预测结果输出最终的预测结果。本项目应用Stacking回归算法通过集成随机森林回归、极端随机森林回归、Adaboost回归、梯度提升树回归、决策树回归五个算法进行建模、预测及模型评估。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数
我正在使用Keras(使用Tensorflow后端)进行二元分类，我得到了大约76%的准确率和70%的召回率。现在我想尝试使用决策阈值。据我所知，Keras使用决策阈值0.5。Keras中有没有办法使用自定义阈值来提高决策精度和召回率？感谢您的宝贵时间! 最佳答案 像这样创建自定义指标:由@Marcin编辑:创建以threshold_value作为参数返回所需指标的函数defprecision_threshold(threshold=0.5):defprecision(y_true,y_pred):"""Precisionmetri
我正在使用构建决策树clf=tree.DecisionTreeClassifier()clf=clf.fit(X_train,Y_train)一切正常。但是，我该如何探索决策树？例如，我如何找到X_train中的哪些条目出现在特定的叶子中？ 最佳答案 您需要使用预测方法。在训练树之后，您输入X值来预测它们的输出。fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierclf=DecisionTreeClassifier(random
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭2年前。Improvethisquestion我已经为简单的马尔可夫决策过程实现了值(value)迭代算法Wikipedia在Python中。为了保留特定马尔可夫过程的结构(状态、Action、转换、奖励)并对其进行迭代，我使用了以下数据结构:可用状态和Action的字典状态:SA={'状态A':{'Action1','Action2',..},...}转移概率字典:T={('stateA','action1'):{'stateB':
我正在使用xgboost进行排名param={'objective':'rank:pairwise','booster':'gbtree'}据我所知，梯度提升是通过计算学习决策树的加权和来工作的。我如何访问分配给每个学习助推器的权重？我想尝试在训练后对权重进行后处理以加快预测步骤，但我不知道如何获得各个权重。使用dump_model()时，可以在创建的文件中看到不同的决策树，但其中没有存储权重。在API中我还没有找到合适的函数。或者我可以使用收缩参数eta手动计算权重吗？ 最佳答案 每棵树都被赋予了相同的权重eta，总体预测是每棵树
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。除非我遗漏了什么，否则通常的嫌疑人没有这个......
