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私が何かを見逃していない限り、通常の容疑者はこれを持っていません....

Python または Java で、段階的に使用できる決定木分類子の実装を推奨できる人はいますか?

私が見つけたすべての実装では、分類を取得するために、分類器にすべての機能を一度に提供する必要があります。ただし、私のアプリケーションには何百もの機能があり、一部の機能は評価に時間がかかる関数です。ツリーのすべてのブランチがすべての機能を使用するわけではないため、分類器にすべての機能を一度に与えることは意味がありません。エントロピーを最大限に削減し、最終的な分類を提供するために必要な順序で、分類器に一度に 1 つずつ機能を要求してもらいたいと思います。

iPhone や Java 向けの適切に設計された汎用デシジョン ツリーの実装はありますか? LINQ の場合は非常に簡単ですが、Objective C と Java を使用すると、はるかに複雑になります。

基本的に、アプリ内の任意の数の資格または属性に基づいて、一連のオブジェクトを掘り下げたいと考えています。

医療ウェブサイトの場合、私は可能な診断の範囲をもたらすはずの質問票をモデル化しようとしています。質問票はかなり複雑で、多くの条件があります。このアンケートを反映するためにフローチャート/決定木を作成しました。私はDjangoを使ってウェブサイトを作っています。

現在、Pythonグラフを使用してフローチャートを加重グラフに変換することを考えています。各質問はノードになり、各回答はエッジ+ラベルになります。次に、完全グラフをウォークスルーできます。ウォークのエンドポイントが適切な診断になります。

Pythonグラフは、このアンケートをモデル化するのに最適なライブラリですか、それとも別の方法で実行しますか（他のライブラリまたはグラフをモデル化する他の方法）？

私が正しく理解していれば、どちらもベイズの定理を使用して非巡回グラフを生成し、すべてのノードに適用されている関数に基づいてパーセンテージを計算します。

違いはなんですか？

数値属性とクラス/グレードを受け入れるディシジョン ツリー用の Java ライブラリを探しています。Weka の J48 は個別の属性を扱いますが、数値属性は受け入れません。

ありがとう

ID3の実装では、その時点でアルゴリズムの再帰が停止するはずです。

私は意思決定ツリーのように見えるものを実装する必要があります（ただし、その用語を検索すると、意思決定プロセスで影響を与える要因を見つけるための投稿が返されます-これは私が求めているものではありません）。

私が構築しているシステムは、いくつかの基準に基づいて製品をインストールするための保証期間を設けています。要件は、可能なベクトルのセット（たとえば、設置ピッチ、プロファイル、場所、材料タイプなど）を作成し、それらのベクトルをユーザーがツリー構造に組み立てる必要があります。

これは単純なケースですが、理論的には、保証期間を把握するときにこのツリーを歩き、提供された情報を基にツリーが生成する最小値を選択できます。

今のところ、これがデータベース（Railsアプリ）にツリーとして保存されており、ツリーをウォークして決定するためのメソッドを記述しているのを賢明に見ることができますが、この問題に取り組むためのより良い方法があるかどうか知りたいですか？

プロジェクトの後半で、保証アプリケーションが保証チームによるさらなるモデレーションを必要とするかどうかを決定する別の決定木も実装するときに、自分自身を繰り返す必要があります。その場合、各ノードからの結果は真または偽になります。

それがアプリの非常に重要な部分であることを見て、私は最初に構造を正しくしたいと思います:)そしておそらく途中で何か新しいことを学びます:)

画像から特徴を抽出した後に単純な分類器をトレーニングすることを含む、コンピューター ビジョン クラスのタスクを準備しています。ここでは機械学習がメインのトピックではないので、学生に学習アルゴリズムをゼロから実装してほしくありません。そのため、いくつかの参照実装を推奨する必要があります。決定木分類器はそれに適していると思います。

問題は、クラスで使用できる言語の種類が非常に多いことです: C++、C#、Delphi などです。また、学生には、ライブラリのリンクなどの技術的な問題に多くの時間を費やしてほしくありません。WEKA は Java に最適です。すべてのラッパーで OpenCV を使用することもできますが、単純で便利なものが欲しいのですが、かなり大きくて扱いにくいものです。

では、決定木を学習するための簡単な C++/C#/Delphi ライブラリをご存知ですか?

C# のコードに変換する必要がある決定木があります。

これを行う簡単な方法は、if-else ステートメントを使用することですが、このソリューションでは、4 ～ 5 個のネストされた条件を作成する必要があります。

私はそれを行うためのより良い方法を探しています。これまでのところ、ルールエンジンについて少し読んでいます。

4 ～ 5 個のネストされた条件を持つ決定木を作成する効率的な方法について、他に提案することはありますか?