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hunter.Z

決策樹CART樹的二分與基尼系數、信息增益率是否有關？

答：cart樹本身實現(xiàn)的時候就是二分的二叉樹，cart算法先對數據進行二分，然后再計算基尼系數這個指標，最后根據基尼系數這個指標去尋找最優(yōu)切分點。所以cart樹的二分與基尼系數、信息增益率無關。

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hunter.Z

決策樹中的cv 參數怎么理解？

答：cv指的是scikit-learn的GridSearchCV做K折交叉驗證時的k參數，k折交叉驗證的邏輯是這樣的：1、首先，將全部樣本劃分成k個大小相等的樣本子集；2、依次遍歷這k個子集，每次把當前子集作為驗證集，其余所有樣本作為訓練集，進行模型的訓練和評估；3、最后把k次評估指標的平均值作為最終的評估指標。在實際實驗中，k通常取10.

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hunter.Z

決策樹的參數問題

這兩個參數是什么含義？答：這是決策樹的剪枝用的超參數，min_samples_split ：當前節(jié)點至少有多少個樣本才能分裂。min_samples_leaf ：當前節(jié)點分裂后每個葉節(jié)點至少有多少樣本通過這兩個超參數來訓練決策樹模型，最終得到最優(yōu)的決策樹模型。

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fs陳曉亮

Sklearn聚類算法之Agglomerative Clustering

請問有人用過Sklearn聚類算法之Agglomerative Clustering嗎？有沒有模型的使用方法呢？

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CDA持證人阿濤哥

關于時間序列LSTM 參數一

1, ts_predictions = model.predict(X_test) 把符合要求的數據X_test輸入給預測模型, 輸出值為預測值2, reality=scaler.inverse_transform(ts_predictions) 將LSTM 預測出的預測值輸入轉換為實際數據值

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唏噓不已啊

大家好啊，多多關照哈

大家好啊，多多關照哈

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ermutuxia

熵和信息的概念

信息的基本作用就是減少人們對事物的不確定性，或者是增加對事物的確定性。不確定性函數f是概率P的減函數P增加——>不確定性減少——>信息熵減少——>信息增益為正。p越大，不確定性越小，信息（驚奇度）越少信息=驚奇度信息增益：熵 - 條件熵。表示在一個條件下，信息不確定性減少的程度。變量的不確定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大。我們如何來衡量信息量的多少

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hongfu88888

圖片上傳不成功怎么辦？

圖片上傳不成功怎么辦？

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啊啊啊啊啊吖

老師問下，什么時候才會需要實例化

-----實例化說吧了傳參，賦給一個新變量，這里也可以直接接KNeighborsClassifier().fit(Xtrain,Ytrain)，多些代碼，使用model.方法會少些很多code

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liting李

XGBT importance_type 參數解釋

importance_type (str, 默認值為 'weight') – 選擇輸出的哪一種重要程度?？蛇x的5類重要程度如下所示：(1)"weight"：在所有的樹中，一個feature總共多少次被用于分割數據。分析：這個指標是一個變量被用于分割的絕對次數，這就造成了這個指標的缺點。對于定類變量和定序變量，由于他們天生能用于分割的點就比較少，很容易被"weight"指標所忽略。一個簡單的例子就是

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liting李

有個問題請教下，xgb模型，如果importance_type="gini"，是不是就無法輸出特征重要性？

問：有個問題請教下，xgb模型，如果importance_type="gini"，是不是就無法輸出特征重要性？答：不是這樣理解的，這個參數用默認就好，每個節(jié)點的信息是按照gini算得，也可以用別的算的，沒必要再算gini，不影響結果輸出

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啊啊啊啊啊吖

提問：安裝Graphviz,老師，這一步在哪找啊

-----所謂命令行，在win系統(tǒng)中就是運行功能，菜單鍵+r調用輸入cmd進入

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liting李

特征選擇中什么是過濾式？

濾式方法先對數據集進行特征選擇，然后再訓練學習器。特征選擇過程與后續(xù)學習器無關，這相當于先對初始特征進行“過濾”，再用過濾后的特征訓練模型。過濾式選擇的方法有：??1. 移除低方差的特征；??2. 相關系數排序，分別計算每個特征與輸出值之間的相關系數，設定一個閾值，選擇相關系數大于閾值的部分特征；??3. 利用假設檢驗得到特征與輸出值之間的相關性，方法有比如卡方檢驗、t檢驗、F檢驗等。??4. 互

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liting李

訓練集、測試集、驗證集有什么區(qū)別？

訓練集（train set） —— 用于模型擬合的數據樣本。驗證集（development set）—— 是模型訓練過程中單獨留出的樣本集，它可以用于調整模型的超參數和用于對模型的能力進行初步評估。在神經網絡中，我們用驗證數據集去尋找最優(yōu)的網絡深度（number of hidden layers)，或者決定反向傳播算法的停止點或者在神經網絡中選擇隱藏層神經元的數量；在普通的機器學習中常用的交叉驗

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liting李

為什么需要交叉驗證這種方式

當僅有有限數量的數據時，為了對模型性能進行無偏估計，我們可以使用k折交叉驗證（k-fold cross-validation）。使用這種方法時，數據被分成k份數目相等的子集。我們構建k次模型，每次留一個子集做測試集，其他用作訓練集。如果k等于樣本大小，這也被稱之為留一驗證（leave-one-out）。在kaggle上，一些數據集是已經對訓練集和測試集進行了區(qū)分，這種情況我覺得是不用再進行數據集

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liting李

欠擬合如何解決？

欠擬合的情況比較容易克服，常見解決方法有：增加新特征，可以考慮加入進特征組合、高次特征，來增大假設空間；添加多項式特征，這個在機器學習算法里面用的很普遍，例如將線性模型通過添加二次項或者三次項使模型泛化能力更強；減少正則化參數，正則化的目的是用來防止過擬合的，但是模型出現(xiàn)了欠擬合，則需要減少正則化參數；使用非線性模型，比如核SVM 、決策樹、深度學習等模型；調整模型的容量(capacity)，通

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liting李

決策樹有哪些優(yōu)缺點？

優(yōu)點： 1.概念簡單，計算復雜度不高，可解釋性強，輸出結果易于理解； 2.數據的準備工作簡單，能夠同時處理數據型和常規(guī)型屬性，其他的技術往往要求數據屬性的單一。 3.對中間值得確實不敏感，比較適合處理有缺失屬性值的樣本，能夠處理不相關的特征； 4.應用范圍廣，可以對很多屬性的數據集構造決策樹，可擴展性強。決策樹可以用于不熟悉的數據集合，并從中提取出一些列規(guī)則這一點強于KNN。缺點： 1.容易

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liting李

正則表達式中re.match與re.search的區(qū)別

re.match只匹配字符串的開始，如果字符串開始不符合正則表達式，則匹配失敗，函數返回None；而re.search匹配整個字符串，直到找到一個匹配。例子：import re line = "Cats are smarter than dogs"; matchObj = re.match( r'dogs', line, re.M|re.I)if matchObj: print "match

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liting李

sklearn-GridSearchCV,CV調節(jié)超參使用方法

GridSearchCV，它存在的意義就是自動調參，只要把參數輸進去，就能給出最優(yōu)化的結果和參數。但是這個方法適合于小數據集，一旦數據的量級上去了，很難得出結果。這個時候就是需要動腦筋了。數據量比較大的時候可以使用一個快速調優(yōu)的方法——坐標下降。它其實是一種貪心算法：拿當前對模型影響最大的參數調優(yōu)，直到最優(yōu)化；再拿下一個影響最大的參數調優(yōu)，如此下去，直到所有的參數調整完畢。這個方法的缺點就是可能會

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liting李

決策樹回歸樹中,criterion用哪個?

criterion劃分葉子節(jié)點的標準。分類樹可以選擇’gini’,‘entropy’。回歸樹可以選擇’mse’,‘mae’,‘friedman_mse’.'friedman_mse’是一種改進的mse.默認參數為mse.

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