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...
減葉の原理とは？類似性でグループ化し、グループから最適な選択肢を選択する？
https://sites.google.com/site/houtaodeng/intrees
700本というのは、合計100本の木らしいです。
1本の木を作れば、魔法と同じ7つのルールが手に入る))
アヤメについて、1つのツリーが出した結果は以下の通りです（精度96%、150例中エラー6個}}。
それは一例であって、あなたの一本の木でどんなエラーが発生しようが関係ないでしょう......。
https://sites.google.com/site/houtaodeng/intrees
まあ、これは一例で、一本の木でどんなエラーが出たかなんて、誰も気にしませんよ。
これが魔法でないことを示すために
より原始的なタスク、例えば1000本の木が必要な場合、それは+-7000ルールになります。
あまり原始的でないタスク、例えば1000本の木が必要な場合、それは+- 7000ルールになる。そして、1つのルールでデータを記述し、例えば次のような同様のエラーが発生した場合、どのように記述するかを確認する。
すべての問題には、それぞれの解決策があります。アヤメの例では、魔法は必要なく、1本の木で十分であることを示しました。ちなみに、そちらのマジックは？
それとも、私が花菖蒲の分析に興味があるとお思いでしょうか？:))
魔法はアルゴリズムにあるのではなく、魔法はZhenyaとの会話の文脈で言われたもので、魔法は、あなたが大幅に有用な情報を残す減らすことができるということですそれとも、私が花菖蒲の分析に興味があるとでもいうのでしょうか？:))
私は、どんな複雑なものでも、どんな種類のものでも、自動的にTCを作ることができる概念を提案します。そんな発想の持ち主はいるのだろうか。
明確でないのはコンセプトの方です。問題提起が完全でない。読んだ限りでは、ランダムツリーを使って事象を見つけ、異なる事象の繰り返しの連鎖を特定し、不完全な連鎖のイメージで予測を立てるということでしょうか？
コンセプトが不明確なのです。問題提起が完全でない。読んだ限りでは、ランダムツリーアルゴリズムなどで事象を特定し、異なる事象の繰り返し連鎖を特定して、不完全連鎖のイメージで予測するのでしょうか。
なぜ、そのようなものが必要なのか？ このアルゴリズムを作りたいのか？
https://sites.google.com/site/houtaodeng/intrees
何が起こっているのか、理解していますか？
私が正しく理解していれば、枝刈りをしてから、頻出する分割を別の前処理に入れることを提案しています。そうなのか、そうでないのか？
自分でも何が起こっているのか理解できていたのでしょうか？
いいえ、していません。