请问决策树对样本量大小有要求吗？38个样本，68个特征能做决策树吗？
1条回答 默认 最新
- 2021-10-16 08:07回答 1 已采纳 你这个确实样本太小，特征太多了，没法分支啊
- 2022-07-28 23:52回答 1 已采纳 多少样本是没有限制的，除了样本数量以外，更重要是要看问题的任务难度和数据的质量，建议先收集一部分数据，然后通过交叉验证等方法去看效果，如果效果很好那就可以了，如果不行的话，看看是增加样本数量或者改进数
- 2022-10-17 17:38回答 2 已采纳 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：Python机器学习零基础理解决策树分析
- 2022-04-14 20:09QYiRen的博客 1 决策树模型简介 2 Gini系数（CART决策树） 3信息熵、信息增益 4决策树模型代码实现 4.1分类决策树模型(DecisionTreeClassifier) 4.2回归决策树模型(DecisionTreeRegressor) 5案例：员工离职预测模型 5.1...
- 2022-05-16 19:56回答 1 已采纳 应该是你的IDE设置问题吧？我不会用IDE，建议你点击下图红圈处的按钮试试。
- 2022-03-25 09:23回答 3 已采纳 在最后加这两行试试 import os os.system('iris.pdf')
- 2021-05-05 22:49回答 3 已采纳 可能与数据集或数据选取有关，可先尝试用try...except...排错进行调试运行： try: tree = decisionTree[feature_label][testDa
- 2018-08-09 16:39Britesun的博客 1 什么是决策树 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部...
- 2022-11-27 16:16回答 2 已采纳 额，好吧，你重新提交了一个问题，那就在这个问题上跟进你的解决情况吧
- 2022-05-15 18:12回答 1 已采纳 a\b\c\d\e\f\g每一个都给一套单引号试试吧，'a','b','c','d','e','f','g'
- 2021-06-12 22:21回答 1 已采纳
- 2022-10-18 15:52calisenanming的博客 属性是在模型训练之后能够调用查看的模型的各种性质，对决策树来书，最重要的是feature_importances_,能够查看各个特征对模型的重要性。feature_name = ['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚','类黄酮','非...
- 2021-05-04 23:21回答 4 已采纳 因为代码中对dataSet的处理过程中每行读取的数据都是一个字符串，所以无法进行后续处理，另外labels要减少一层嵌套。修改成如下： dataSet=[] for line in open("f
- 2021-07-17 15:47oax_knud的博客 文章目录一、决策树工作原理1.1 定义1.2 决策树结构1.3 核心问题二、sklearn库中的决策树2.1 模块sklearn.tree2.2 sklearn建模基本流程三、分类树3.1构造函数 一、决策树工作原理 1.1 定义 决策时(Decislon Tree)是...
- 2023-07-01 19:03阿库塔姆的博客 最上部的节点是根节点(这里的“树”通常是倒置过来画的，即根在顶端)，此时所有的样本都在一起，经过该节点后被划分到各个子节点中。还一些特征，它们本身为数值特征，比如年龄、成绩、温度等，在某些问题中,它们与...
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