inTrees (interpretable trees) is a framework for extracting, measuring, pruning, selecting and summarizing rules from a tree ensemble (so far including random forest, RRF and gbm). All algorithms for classification, and some for regression have been implemented in the "inTrees" R package. For Latex user: t - For regression problems, rules with...
Prendete un compito meno primitivo, dove per esempio avete bisogno di 1000 alberi sarà +- 7000 regole, e poi vedere come descrivete i dati con una regola e con un errore simile come per esempio
Prendete un compito meno primitivo, dove avete bisogno di 1000 alberi per esempio, saranno +- 7000 regole, e poi vedete come descrivete i dati con una regola e con un errore simile come per esempio
Ogni problema ha la sua soluzione. Ho dimostrato che per il tuo esempio con gli iris non c'è bisogno di magia e un albero è sufficiente. A proposito, qual è la tua magia lì?
elibrarius: Ogni problema ha la sua soluzione. Ho dimostrato che per il tuo esempio con gli iris, la magia non è necessaria, e un albero è sufficiente. A proposito, qual è la tua magia lì?
Capite cos'è un esempio e perché dovrebbe essere semplice? o pensate che io sia interessato all'analisi degli iris? :))
La magia non è nell'algoritmo, la magia è stata detta nel contesto di una conversazione con Zhenya, la magia è che si può ridurre notevolmente le informazioni lasciando utile
Propongo un concetto per cui i TC di qualsiasi complessità, di qualsiasi tipo, possono essere creati automaticamente. Chi ha un tale concetto?
È il concetto che non è chiaro. La dichiarazione del problema non è completa. Da quello che ho letto, vuoi trovare gli eventi usando alberi casuali e poi identificare catene ripetute di eventi diversi e poi fare una previsione usando un'immagine di catena incompleta?
È il concetto che non è chiaro. La dichiarazione del problema non è completa. Da quello che ho letto, vuoi usare un algoritmo ad albero casuale o qualcos'altro per identificare gli eventi e poi identificare le catene ripetute di eventi diversi e poi usare l'immagine della catena incompleta per fare una previsione?
Perché hai bisogno di tutto questo? Vuoi creare questo algoritmo?
Qual è il principio della riduzione delle foglie? Raggruppare per somiglianza e selezionare l'opzione migliore dal gruppo?
https://sites.google.com/site/houtaodeng/intrees
Apparentemente 700 è un totale di 100 alberi.
Se costruisci un albero, ottieni le stesse 7 regole che pensi sia magico))
Ecco cosa mi ha dato 1 albero per gli iris (Accuratezza 96% o 6 errori su 150 esempi}}
Beh, era un esempio, che differenza fa l'errore che hai ottenuto con il tuo unico albero...
https://sites.google.com/site/houtaodeng/intrees
Beh, quello era un esempio, chi se ne frega dell'errore che hai avuto lì con un albero...
Per dimostrare che questa non è magia
Prendete un compito meno primitivo, dove per esempio avete bisogno di 1000 alberi sarà +- 7000 regole, e poi vedere come descrivete i dati con una regola e con un errore simile come per esempio
Prendete un compito meno primitivo, dove avete bisogno di 1000 alberi per esempio, saranno +- 7000 regole, e poi vedete come descrivete i dati con una regola e con un errore simile come per esempio
Ogni problema ha la sua soluzione. Ho dimostrato che per il tuo esempio con gli iris, la magia non è necessaria, e un albero è sufficiente. A proposito, qual è la tua magia lì?
Capite cos'è un esempio e perché dovrebbe essere semplice? o pensate che io sia interessato all'analisi degli iris? :))
La magia non è nell'algoritmo, la magia è stata detta nel contesto di una conversazione con Zhenya, la magia è che si può ridurre notevolmente le informazioni lasciando utileCapisci cos'è un esempio e perché dovrebbe essere semplice? o pensi che io sia interessato ad analizzare gli iris? :))
Propongo un concetto per cui i TC di qualsiasi complessità, di qualsiasi tipo, possono essere creati automaticamente. Chi ha un tale concetto?
È il concetto che non è chiaro. La dichiarazione del problema non è completa. Da quello che ho letto, vuoi trovare gli eventi usando alberi casuali e poi identificare catene ripetute di eventi diversi e poi fare una previsione usando un'immagine di catena incompleta?
È il concetto che non è chiaro. La dichiarazione del problema non è completa. Da quello che ho letto, vuoi usare un algoritmo ad albero casuale o qualcos'altro per identificare gli eventi e poi identificare le catene ripetute di eventi diversi e poi usare l'immagine della catena incompleta per fare una previsione?
Perché hai bisogno di tutto questo? Vuoi creare questo algoritmo?
https://sites.google.com/site/houtaodeng/intrees
Capite cosa sta succedendo?
Se ho capito bene, suggerisce di sfrondare e poi di mettere le suddivisioni frequenti in una pre-elaborazione separata. Lo è o non lo è?
Lei stesso ha capito cosa stava succedendo?
No, non l'ho fatto.