Saya mencoba memahami bagaimana memahami sepenuhnya proses pengambilan keputusan dari model klasifikasi pohon keputusan yang dibangun dengan sklearn. 2 aspek utama yang saya lihat adalah representasi graphviz dari pohon dan daftar fitur penting. Yang tidak saya mengerti adalah bagaimana pentingnya...
Saya sedang mengerjakan dataset berlabel biner yang sangat tidak seimbang, di mana jumlah label yang benar hanya 7% dari keseluruhan dataset. Tetapi beberapa kombinasi fitur dapat menghasilkan jumlah yang lebih tinggi dari yang di himpunan bagian. Misalnya kita memiliki dataset berikut dengan satu...
Saya menemukan paket yang digunakan untuk menghitung "Information Gain" untuk memilih atribut utama di C4.5 Decision Tree dan saya mencoba menggunakannya untuk menghitung "Information Gain". Tetapi hasil perhitungan masing-masing paket berbeda seperti kode di bawah ini. > IG.CORElearn <-...
Saya mencari estimasi teoretis atau eksperimental dari batas bawah untuk jumlah pohon dalam klasifikasi Hutan Acak. Saya biasanya menguji kombinasi yang berbeda dan memilih salah satu yang (menggunakan validasi silang) memberikan median hasil terbaik. Namun, saya pikir mungkin ada batas bawah...