2024-07-12
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Tabula contentorum
1. intellectus arbores consilium
2. Decision processus arboris generationis
1. tree.DecisionTreeClassifier (genus arboris)
(1) Basic parametri exemplaris
2. tree.DecisionTreeRegressor (regressio arboris)
3. tree.export_graphviz (exporto arboris sententiae generatae ad DOT format, speciatim ad trahendum)
3. Commoda et Incommoda Decision Arbores
Arbitrium est aNon moduli doctrina modi praeerantquae ex serie eligere potest Regulae decisionis liniamenta et pittacia e notitia comprehenduntur, et hae regulae in ligno schematis structurae sistuntur ad solvendas difficultates classificationis et regressionis.Decisiones arboris algorithmi faciles sunt intellectui, variis notitiis applicabiles, et bene in solvendis variis quaestionibus praestant.
Set supra data est Data in indice specierum notarum earumque praedicamentorum .Propositum currentis est dividere animalia inMammalia et non-mammalibus . Ex notitia collecta, algorithmus decisionem arboris sequentis decisionem arboris computare potest;
Si nunc invenimus novam speciem A, quae est animal frigidum cum squamis in suo corpore et non est viviparum, per hanc decisionem arboris possumus species suas iudicare. genus。
Clavis notiones implicatae: lymphaticorum
Radix nodi : Non est ore advenientis, sed exitu extrema. Initiales quaestiones, pluma-focused continet.
nodi medium : Exeuntium et venientium orae sunt. Una tantum ora advenientis, sed multae extremae partes esse possunt. Omnes quaestiones sunt circa qualitates.
Folium nodi: In marginibus ineuntis et non exeuntis margines sunt.
Nodorum puer et parens lymphaticorum: Inter duos nodos connexos, alter nodi radicis propinquior est nodi parens, alter nodus infantis.
Involvit modulorum: sklearn.tree
Magna parametri：iudicium
Regressionem arbore ramus qualis mensuraetria sunt signa sustentata;
① Intra "mse" ut medium quadrati erroris (MSE)differentia errorum quadrati medii inter nodi parentis et nodi folium nodi adhibebitur sicut regula plumae delectu. Haec methodus L2 detrimentum mediocrem pretii nodi folii adhibet.
② Intra "friedman_mse" ut Feldman medium errorem quadratum, metrica, qua Friedman medium modificatum utitur errore quadrato pro quaestionibus in ramis latentibus.
③ Intra "mae" utendum errore medio absoluto MAE., haec metrica valore nodi folium mediano utitur ad damnum L1 obscurandum.
① Calculus informationis entropy tardior est quam coefficiens bikini. quia calculus Gini coefficientis logarithmos non involvit.Praeterea, quia notitia entropy est magis sensibilis ad immunditiam, ideoCum entropy informationes denotat, incrementum decisionis arboris plus "denique" erit., ita ad altum dimensivarum notitiarum seu notitiarum cum multo strepitu, entropy informationes facile superfit, et Gini coefficiens saepe melius in hoc casu operatur.
② temere_status adhibetur ut ambitum exemplaris incerti in ramo constituat.Temeritas magis manifesta erit in dimensionibus excelsis. . Intra quemvis integrum et eadem arbor semper crescere, exemplum stabilire permittens.
③ SCHISMATICUS etiam optiones temere in arbore decidentia regere solebat. Duo bona inputa sunt. Intra "optimum" videri potest per attributum feature_importances_);Intra "temere" et arbor decisionis magis temere cum ramosa eritarbor altior et maior erit, quia plus supervacuum continet, et apta disciplinae ad has supervacuas informationes reducetur.
④ Sine restrictiones arbor decisionis crescet donec index mensurae immunditiae optimae sit, vel donec nulla lineamenta praesto sint.Ut iudicium arboris melius generalitatem habeant, necesse est ut arbor decisioputatio . Insidijs putatio ingens impulsum in arboribus decidendis habent.Recta putatio consilii est nucleus optimizing decisionis arboris algorithmi。
① Facile ad intellegendum et explicandum quia arbores trahi et videri possunt.
parum notitia praeparationis requirit. Multae aliae algorithmae saepe datam ordinationem requirunt, dummy variabiles creantes et valores nullos tollendos, etc.sedDecisionis arboris moduli in sklearn processui absentis valorum non sustinet。
usus lignum pretium(exempli gratia, cum notitias praedicens) logarithmus est numeri notitiarum punctorum ad usum arboris instituendi, quod est sumptus vilissimus ceteris algorithmis comparatus.
④ Possunt simul procedere notitiae numerales et categoricae;Utraque regressio et divisio fieri potest . Aliae technicae saepe speciales sunt ad analysendas notitias disponendas cum una tantum specie variabilis.
⑤ Possunt problemata multi-outputa tractare, id est, problemata cum pittaciis multiplicibus (nota quod distinguuntur a problematibus cum multiplicibus classificationibus label in uno label)
est a album arca exemplar eventus facile interpretantur. Si condiciones datae in exemplari observari possunt, condiciones per logicam Booleanam facile explicari possunt. E contra in exemplaribus nigro-arcis (exempli gratia, in retiacula artificialia neuralis), eventus difficilior interpretari potest.
⑦ Exemplar verificari potest utens probatis statisticis, quae sinit considerare exempli fidem. Bene praestare potest etiam si eius principia vera aliquatenus violant exemplar quod notitia generavit.
① Arbitrium discentium arbor discentibus nimis implicatas arbores potest creare quae notitias bene non generaliter faciunt. Haec dicta sunt superabundantia. putabis;Mechanismi tales ut minimus numerus exemplorum ad folium nodi constituendum requiratur ad altitudinem arboris maximamnecesse est hanc quaestionem vitare.
② Decision arborum instabiles esse possunt, et parvae mutationes in notitia ad generationem omnino diversarum arborum deduci possunt. Haec quaestio per algorithmum integrale solvendum est.
Decision arbor cognita fundaturavarus algorithmus, innititur Optimize loci optimum (optimam uniuscuiusque nodi) ad altiore optimal assequi conetur, sed accessus hic reddens arborem optimalem decisionem globalem non praestat. Hoc problema etiam per algorithms ensembles solvi potest.
④ Quaedam notiones difficiles sunt ad discendum quod arbores decisiones non facile eas exprimunt, ut XOR, pari aut multipliciores difficultates.
⑤ Si quaedam classes in pittaciis regnant, discens arbitrium arboris arbores creat quae ad classes dominantium inclinatae sunt.Ideo commendatur ut ante congruum diffinitionis lignumData set libratum。
technologiae technologiae plus quam 30 annos operam dedit et in variis linguis proficit ut java, linux, javascript, php, css, etc. Multas contributiones in aperto fonte campo fecit elit documentorum statione ad communicandas quaestiones technologiarum progressus ad futuram referentiam
