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问题遇到的现象和发生背景 我现在是在使用Python的sklearn做GBDT,现在主要遇到的问题是:使用交叉验证得到最优模型。但问题是我不知道怎么使用k折的交叉验证得到最优模型。因为k折的交叉验证是
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一颗有8个结点的深度为5的二叉树采用顺序存储方式存储,存储数组的大小至少为,至多为多少
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就是我现在做出行时段预测,一天24小时,每隔3小时分为8组,这些是分类标签。然后数据X的话,有出行方式,性别,年龄等等。例如出行方式里面又分为6组,火车,高铁等等。最后我的模型,对测试集精度很低。然后
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求一个使用id3算法解决实际应用问题的例子,用python代码实现
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class maxheap(object): def init(self): self.heapList = [0] self.currentSize = 0
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class BinarySearchTree: def init(self): self.root = None self.size = 0 def length(
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在matlab软件中对于一个元胞数组(非字符)如何进行去重,统计一个元胞数组中有多少种元素,无法使用unique函数。
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- 决策树
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- 2022-04-30 02:10
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请问哨兵一号图像怎么转为灰度图像啊,用来进行海冰分类。或者海冰分类用哨兵一号数据有什么其他的方法吗
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利用简单数据生成决策树,结尾predict有个报错查了很久也没看懂为什么,求个uu解释一下。 一、数据: [[1]] Play Outlook Temperature Humidity W
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这个cart决策树于spyder(python3.8)运行 我想要的是train的索引为3并绘制出结果图但是系统报错索引超限希望能帮助我使得这个程序顺利运行 code #构建并测试CART决策树模型i
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毕设选题:基于spark的心血管疾病预测疑问:疾病预测是一个二分类问题,只有患病和不患病两种可能 我应该选择哪种模型才能够得到患者患病的概率啊? 要的是概率 不是是否患病 谢谢额
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练习机器学习中,采用决策树将鸢尾花的数据进行分类,并绘制决策边界,代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklea
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正在做一个预测产量的算法,能否有一种决策树它的叶子节点不是分类标签,而是一个个不同的线性回归函数。这样在输入投入物料时,根据投入物料的属性对应到逻辑树的节点上进行计算。 大家给我个搜索方向或者实现的路
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抄的别人的代码,别人的能正常运行,数据的处理是差不太多的,其他的构建决策树过程也是一样的,就是最后可视化报错了
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问题遇到的现象和发生背景 'utf-8' codec can't decode byte 0xb2 in position 13: invalid start byte这个是我遇到的报错,搜索相关后发
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问题遇到的现象和发生背景 在决策树案例实现时发生报错 问题相关代码,请勿粘贴截图 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.tree im
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问题遇到的现象和发生背景 我需要利用股票数据做决策树分类器,我把A股市值作为y,其余特征项作为x,仿照鸢尾花数据集的案例构造决策树,交叉验证的时候我用df_X和df_y代替iris.data, iri
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1.首先我调用graphviz画决策树,代码如下,报错如下 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree #impor