必威英雄联盟问题标记(决策树)

对于任何形式的人工智能中涉及决策树的问题。

32个必威英雄联盟问题
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决策树的深度取决于什么?

在这些注释中,我们有如下的语句:一个学习决策树的深度可以大于用于创建决策树的训练示例的数量。
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连续变量决策树分类器背后的数学计算

我正在处理一个有连续变量(基因表达值)的二元分类问题。我的目标是将样本分类为情况下
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树模型比神经网络表现更好的应用有哪些?

与基于树的模型(如决策树)相比,神经网络通常被认为是更好的建模技术。有例外吗?
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我可以在随机森林中应用AdaBoost吗?

我知道随机森林是一种装袋技术。但是如果我的随机森林在一个数据集上过度拟合,所以我减少了决策树的深度,现在它是欠拟合的。在这种情况下,我能不能…
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为什么决策树和随机森林的规模不变?

一般来说,特征缩放是数据预处理过程中的一个重要阶段。然而,决策树和随机森林算法是尺度不变的——也就是说,它们在没有特征的情况下也能很好地工作……
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43岁的观点

为什么我的决策树分类器不能正确地解决XOR问题?

我试图解决一个异或问题,数据集看起来像图像中的那个。我绘制了这棵树,得到了这样的结果:据我所知,这棵树应该有深度2和4片叶子。…
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当我们计算信息增益时,为什么我们使用子熵的加权平均?

在决策树算法中,为什么我们在计算信息增益时使用子熵的加权平均?使用熵的算术平均值有什么错?
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在朴素贝叶斯分类器或决策树中测试数据集的意义是什么?

测试数据集的好处是什么,特别是对于朴素贝叶斯估计器或决策树构造?当使用朴素贝叶斯分类器时,概率是一个事实。就我所知,有……
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为什么以熵为杂质函数的信息增益不能作为决策树回归的分裂方法?

在决策树回归中,我们可以使用“方差约简”或MSE(均方误差)作为分裂方法。有像基尼指数,信息增益,卡方等方法来分割…
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最适合用于路径规划的AI技术是什么?

我正在用Arduino Uno制作一辆消防车带有火焰传感器和超声波传感器来探测如何移动和去哪里。因为这是我大学的一个项目,我被要求在其中实现人工智能……必威电竞
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归纳学习和连接主义学习的区别是什么?

根据我们对归纳学习和连接主义学习的了解,它们之间有什么区别?对于那些不了解的人:归纳学习,就像我们在决策树…
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当特征的数量很高时,我如何将实例分成两个类别,然后再分成子类别?

我在处理一个问题,不同的用户有很多不同的变量。根据具体情况下具体用户的不同变量的值,…
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特征提取timeseries,模型兼容性

我有一个带有传感器数据的timeseries(如加速度计和陀螺仪)。我现在想要从中提取活动(例如行走、站立、驾驶……)。我跟着这个木星笔记本。但是…
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决策树如何隐式地进行特征选择?

我和一个以前的同事聊天,他告诉我决策树隐含地应用了一个特征选择。他告诉我,最重要的特征在树的高处,因为……
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59岁的观点

决策树学习算法如何处理不平衡类?

决策树和随机森林可能更适合解决数据集中带有不平衡标签(或类)的监督学习问题,也可能不适合。例如,看文章Using Random Forest to…

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