《决策树》专题

8月12日一面，主要还是实习和项目进行提问，包括项目中任务的决策方式，全局规划如何扩展，启发式依据，优化约束求解之类的老生常谈了。今天收到笔试邮件，一面已过，笔试题不太难，希望给个二面机会，练一练😪（PS：这周简历好几个挂的，给鼠鼠面试机会就知足了）

问题内容： 有没有办法在scikit-learn中打印经过训练的决策树？我想为自己的论文训练决策树，并希望将论文的图片放入论文中。那可能吗？ 问题答案： 有一种方法可以导出为graph_viz格式：http ://scikit- learn.org/stable/modules/generation/sklearn.tree.export_graphviz.html 因此，从在线文档中： 然后，您

问题内容： 对参数感到困惑，不确定为什么决策树训练需要一些随机性。我的想法是：（1）与随机森林有关吗？（2）与分割训练测试数据集有关吗？如果是这样，为什么不直接使用训练测试拆分方法（http://scikit- learn.org/stable/modules/generation/sklearn.cross_validation.train_test_split.html ）？ http://s

问题内容： 我可以设法显示我的总概率，例如，在显示决策树之后，我有了一个表： 但是我的问题是按（按节点）查找概率（或计数），例如： 自动完成，我正在尝试找到一种方法 问题答案： 注意：以下解决方案仅适用于Scala。 我没有找到在Python中执行此操作的方法。 假设您只想像示例中那样直观地表示树，也许一个选择是调整Spark GitHub上代码中存在的方法，以包括每个节点拆分时的概率，如以下代码

问题内容： 我是使用sciki-learn的菜鸟，所以请多多包涵。 我正在查看示例：http : //scikit-learn.org/stable/modules/tree.html#tree from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree iris = load_iris() clf = tree.Decision

决策表技术是用于黑盒测试的广泛使用的用例设计技术之一。这是一种系统方法，它以表格形式捕获各种输入组合及其各自的系统行为。 它也称为因果表。该技术用于系统地选择测试用例; 它节省了测试时间，并为软件应用程序的测试区域提供了良好的覆盖。 决策表技术适用于在两个和两个以上输入之间具有逻辑关系的函数。 该技术与输入的正确组合有关，并确定各种输入组合的结果。要通过决策表技术设计测试用例，需要将条件视为输入，

我正在解决Cplex中的医院员工日程安排问题，我是Cplex的新手。 但Cplex无法配置决策变量的答案。 我想可能是我的模型设计问题。 这是一个很长的模型。 如果我能得到帮助，我将不胜感激。 模型 --设置： {string}E=...；//经验等级集（高级，新秀） {字符串}I=…；//全套医生 {string}为=//具有S级经验的一组医生 {字符串}Ir=//具有R级经验的一组医生 {字符

我不熟悉反应式编程。为了得到我的手，我试图建立一个简单的RESTAPI，但与请求验证和数据库操作。 以下是我想做的步骤。 验证传入请求参数 验证后保持继续链并从数据库获取 如果用户不存在于db返回一些错误响应 如果用户存在，返回带有用户名的成功响应 注意：请求和响应由类（UserRequest和UserResponse）表示。DB=使用无功驱动程序的Mongo。 我已经完成了验证工作，但现在我不知

考虑这对简单的函数模板。 如果我们使用非const参数调用：

我很难运行一个在开关情况下检查两个条件的代码，因为这段代码打印“unknown”，因为在javascript中

一天之内全部面完，每一轮面试通过后十分钟后就开始下一轮，强度太大了。。 一面 1. 自我介绍 2. 问项目（20min） 3. 八股文：介绍一下c++多态；override关键字；std::move(); 拷贝构造和移动构造；介绍一下智能指针；unique_ptr如何实现独享。 4. 手撕：三数之和（结果不能有重复） 5. 反问 二面 1. 工程技能问题：Cmake中如何引用头文件；git mer

本文向大家介绍基于Python实现的ID3决策树功能示例，包括了基于Python实现的ID3决策树功能示例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了基于Python实现的ID3决策树功能。分享给大家供大家参考，具体如下： ID3算法是决策树的一种，它是基于奥卡姆剃刀原理的，即用尽量用较少的东西做更多的事。ID3算法，即Iterative Dichotomiser 3，迭代二叉树3代，

一、引言 在最开始的时候，我本来准备学习的是C4.5算法，后来发现C4.5算法的核心还是ID3算法，所以又辗转回到学习ID3算法了，因为C4.5是他的一个改进。至于是什么改进，在后面的描述中我会提到。 二、ID3算法 ID3算法是一种分类决策树算法。他通过一系列的规则，将数据最后分类成决策树的形式。分类的根据是用到了熵这个概念。熵在物理这门学科中就已经出现过，表示是一个物质的稳定度，在这里就是分类

问题内容： 我目前正在使用python的scikit库使用线性内核执行多类SVM。样本训练数据和测试数据如下： 型号数据： 我想绘制决策边界并可视化数据集。有人可以帮忙绘制此类数据吗？ 上面给出的数据只是模拟数据，因此可以随时更改值。如果至少您可以建议要执行的步骤，这将很有帮助。提前致谢 问题答案： 您只需选择2个功能即可。 原因是您无法绘制7D图。选择2个要素后，仅将其用于决策面的可视化。 （我

我在DRL文件中有以下代码 终止 这是工程，但我需要将其转换为电子表格。我尝试了这么多的变体，但没有一个有效。如何在决策表中写入此规则？