Estou tentando entender como entender completamente o processo de decisão de um modelo de classificação de árvore de decisão criado com o sklearn. O principal aspecto que estou vendo é uma representação gráfica da árvore e a lista de importâncias de recursos. O que não entendo é como a importância...
Algoritmos de árvore de decisão padrão, como ID3 e C4.5, têm uma abordagem de força bruta para escolher o ponto de corte em um recurso contínuo. Cada valor é testado como um possível ponto de corte. (Por testado, quero dizer que, por exemplo, o ganho de informação é calculado em todos os valores...
Estou trabalhando em um conjunto de dados com rótulos binários altamente desequilibrado, em que o número de rótulos verdadeiros fica a apenas 7% de todo o conjunto de dados. Mas alguma combinação de recursos pode gerar um número acima da média de um em um subconjunto. Por exemplo, temos o seguinte...
Encontrei pacotes sendo usados para calcular o "Ganho de Informações" para selecionar os principais atributos na Árvore de Decisão C4.5 e tentei usá-los para calcular o "Ganho de Informações". Mas os resultados do cálculo de cada pacote são diferentes, como no código abaixo. > IG.CORElearn...
Estou procurando uma estimativa teórica ou experimental do limite inferior para o número de árvores em um classificador Random Forest. Normalmente testo combinações diferentes e seleciono aquela que (usando a validação cruzada) fornece o melhor resultado mediano. No entanto, penso que pode haver...
Eu tenho uma Xmatriz, uma yvariável e outra variável ORTHO_VAR. Preciso prever a yvariável usando X, no entanto, as previsões desse modelo precisam ser ortogonais e, ao ORTHO_VARmesmo tempo, estar o mais correlacionadas ypossível. Eu preferiria que as previsões fossem geradas com um método não...
Estou tentando descobrir se estou interpretando corretamente uma árvore de decisão encontrada online. A variável dependente dessa árvore de decisão é a Classificação de crédito, que possui duas classes, Ruim ou Bom. A raiz desta árvore contém todas as 2464 observações neste conjunto de dados. O...
Em um problema de regressão, é possível calcular uma pontuação de confiança / confiabilidade para uma determinada previsão, considerando modelos como XGBoost ou Neural Networks?
Estou tentando implementar o classificador de árvore de decisão para classificar meu conjunto de dados. Eu estou usando Python. Agora é fácil implementar no scikit learn, mas como posso implementar isso no
Para me ajudar a entender os benefícios e deficiências de decision trees, KNN, Neural Networks, eu queria construir um classificador simples que classifica em 2 classes ( Bird Sounde Non-Bird Sound) usando todos os itens acima 3 métodos. Então, eu baixei um conjunto de dados de som de Kaggle e...