导师的研究方向是多属性决策，但是之前完全没有学习过，看了文献也看不懂，也找不到什么资料。想问一下大佬们，该怎么学习，有啥推荐么
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- 2021-06-26 00:53回答 1 已采纳 代码中数据导入是通过读取xslx表格数据为数据框，然后取数据框中第一列后面所有列的数组赋值给X,把第一列数组赋值给y。因X是一个numpy数组，不是dataframe,没有to_excel方法，所以报
- 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
- 2022-02-03 21:18回答 1 已采纳 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()在进行分支的时候特征选择是随机的，即使是splitter=”best”的时候。打印dt_clf.feature_importa
- 2022-05-30 15:01落花雨时的博客 文章目录一、决策树算法简介二、决策树分类原理1. 熵1.1 概念1.2 案例2. 决策树的划分依据一----... 小结5.1 常见决策树的启发函数比较5.1.1 ID3 算法5.1.2 C4.5算法5.1.3 CART算法5.1.4 多变量决策树(multi-variate
- 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
- 2019-04-28 20:32回答 2 已采纳 可以进行多目标，比如在回归问题中，决策树和神经网络就可以同时预测多个目标值。 可以参考论文，A survey on multi‐output regression
- 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')
- 2024-03-07 02:50小oo呆的博客 决策树是一种有监督学习算法，通过特征选择和递归分割数据集构建树状模型，用于分类或回归分析。其中每个内部节点代表一个特征测试，分支表示不同的测试结果，而叶节点则对应最终的类别或数值预测。分支节点又叫决策...
- 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
- 2022-09-08 17:14回答 2 已采纳 当然是从左向右啦。至于在树状图中一直数不对，是这样的。这个跟决策树的原理有关。您看你的决策树设定的参数，criterion="entropy"，表示会用信息增益为特征选择指标，这也是决策树每一步做决策
- 2022-11-28 16:56回答 9 已采纳 其实比起决策树，我觉得你更需要数据集合，我有睡眠数据集合
- 2022-02-01 16:03ZhShy23的博客 文章目录一、决策树分类1. if - else2. 如何种植一棵有灵魂的“树”3. 决策条件的选择艺术节点纯度的度量规则纯度的度量方法4. 决策树剪枝问题二、决策树分类的算法原理1. 基本思路2. 数学解析(1) 信息熵ID3C4.5(2) ...
- 2023-04-01 15:30回答 2 已采纳 对三轴立式加工中心进行热误差建模需要先收集相关数据，如加工中心实际温度、测量误差、工作状态等，然后对这些数据进行处理和分析，得到热误差的模型。决策树算法可以用于热误差模型的构建和预测。针对选择哪种决策
- 2022-10-02 19:38SKYWALKERS_2397的博客 机器学习——决策树
- 2022-10-04 20:59赵广陆的博客 1 决策树算法简介 2 决策树分类原理 2.1 熵 2.1.1 概念 2.1.2 案例 2.2 划分依据一 ：信息增益 2.2.1 概念 2.2.2 案例 2.3 划分依据二 ：信息增益率 2.3.1 概念 2.3.2 案例 2.3.2.1 案例一 2.3.2.2 案例二 2.3.3 为...
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