Я пытаюсь понять, как полностью понять процесс принятия решений модели классификации дерева решений, построенной с использованием sklearn. Два основных аспекта, на которые я смотрю, - это графическое представление дерева и список важных функций. Что я не понимаю, так это то, как важность функции...
Я работаю над классификацией текста, где у меня 39 категорий / классов и 8,5 миллионов записей. (В дальнейшем данные и категории будут увеличиваться). Структура или формат моих данных выглядит следующим образом....
Я обучил модель прогнозирования с помощью Scikit Learn на Python (Random Forest Regressor) и хочу каким-то образом извлечь вес каждой функции, чтобы создать превосходный инструмент для ручного прогнозирования. Единственное, что я нашел, - model.feature_importances_но это не помогает. Есть ли способ...
Мой вопрос в три раза В контексте «Kernelized» поддержка векторных машин Желателен ли выбор переменной / функции - тем более, что мы упорядочиваем параметр C, чтобы предотвратить переоснащение, и основной причиной внедрения ядер в SVM является увеличение размерности проблемы, в таком случае...
Я новичок в области машинного обучения, но сделал свою долю обработки сигналов. Пожалуйста, дайте мне знать, если этот вопрос был неправильно маркирован. У меня есть двумерные данные, которые определяются как минимум тремя переменными, а модель с сильно нелинейной моделью слишком сложна для...
Как я могу увеличить количество деревьев в scikit узнать «S GradientBoostingRegressor, я получаю более негативные прогнозы, несмотря на то, нет отрицательных значений в моем обучении или тестирования набора. У меня есть около 10 функций, большинство из которых являются двоичными. Вот некоторые...