問題タブ [decision-tree]

かなり頻繁に評価したいいくつかのctreeモデル（約40から80）を作成しました。

問題は、モデルオブジェクトが非常に大きく（40モデルは2.8G以上のメモリを必要とする）、関連する情報だけでなく、おそらくmodelname@dataおよびmodelname@responsesとしてトレーニングデータを保存しているように見えることです。新しいデータを予測します。

他のほとんどのR学習パッケージには、モデルオブジェクトにデータを含めるかどうかを構成できるオプションがありますが、ドキュメントにヒントが見つかりませんでした。また、空のModelEnvオブジェクトを次の方法で割り当てようとしました

ただし、それぞれのRDataファイルのサイズには影響しませんでした。

ctreeが実際にトレーニングデータを保存しているかどうか、および新しい予測に関係のないctreeモデルからすべてのデータを削除して、それらの多くをメモリに収めることができるようにする方法を知っている人はいますか？

どうもありがとう、

ステファン

フィードバックをありがとうございます、それはすでに非常に役に立ちました。

オブジェクトを詳しく調べてみるdputとstr、モデルにトレーニングデータが含まれていないことがわかりましたresponsesが、トレーニングラベルと行名があるように見えるスロットがあります。とにかく、各ノードには各トレーニングサンプルの重みベクトルがあることに気づきました。コードをしばらく調べた後、私は少しグーグルしてしまい、partyNEWSログに次のコメントを見つけました。

R_remove_weightsパーティーパッケージには、次の定義で呼び出されたこれらの重みを削除するC関数が含まれていることがわかりました。

また、正常に動作します。

ご覧のとおり、オブジェクトのサイズが約2.5MBから1.5MBに大幅に削減されています。

ただし、奇妙なのは、対応するRDataファイルがめちゃくちゃ巨大であり、それらに影響がないことです。

ファイルを解凍すると、2.5MBのオブジェクトが100MB近くのスペースを占有していることがわかります。

何かアイデア、これを引き起こす可能性があるのは何ですか？

私はナレッジ ベース システムを持っていますが、ユーザーから情報を検索するのが非常に難しいというフィードバックがあります。そこで、決定木を考えています。ユーザーがいくつかのオプションをクリックするだけで情報を見つけることができれば、それは素晴らしいことです。

いくつかのウェブサイトにこの機能があるのを見ました。(たとえば、問題が発生しました。Windows7 を選択します -> ログインの問題 -> 間違ったパスワードを選択すると、システムが解決策を提供します)

そのようなシステムを実装したいのですが、残念ながら見つかりませんでした。

賢いアイデアはありますか？ありがとう！

分類器を使用して10分割交差検定を実行したら、すべてのインスタンスの述語クラスとこれらのインスタンスの分布を出力するにはどうすればよいですか？

以下のようなことを試してみると、分類器が構築されていないとのことでした。

私がやろうとしているのは、WEKA GUIと同じ機能で、分類器がトレーニングされたら、をクリックするVisualize classifier error" > Saveと、ファイル内に予測されたクラスが見つかります。しかし今、私は自分のJavaコードで動作するためにそれを必要としています。

私は以下のようなものを試しました：

それでも、それは私にエラーを促します：

MATLAB と WEKA API を使用して WEKA からクラスを取得しようとしています。すべて問題ないように見えますが、クラスは常に 0 です。

私のデータ セットには 241 の属性があり、このデータセットに WEKA を適用すると、正しい結果が得られます。

分類子がビルドされ、classifyInstance が実行されるよりも、最初のトレーニング オブジェクトとテスト オブジェクトが作成されます。しかし、これは間違った結果をもたらします

これは新しいコードですが、まだ機能していません - クラス = 0. 同じアルゴリズムとデータセットに対する Weka からの出力は問題ありません

=== クラス別詳細精度 ===

=== 混同行列 ===

これは、Java でのクラス配布のコード スニペットです。

このようにMATLABコードに変換しました

しかし、クラスは正しく出力されません。

あなたの答えでは、 pred にクラスと predProb 確率が含まれていることを示していません。印刷するだけ!!!

cvMatではなく2.3.1APIMatでランダムフォレストを使用した例はありますか？

基本的に、16x16x3要素を持つ1000行で構成されるマトリックスマットデータがあり、マトリックスマットは各行が属するクラスを保持する1000x1マトリックスに応答します。これでランダムフォレストアルゴリズムを実行したいと思います。

クライアントから、新しいユーザーが自分のドメインに入るのを支援するWebベースのツールを構築するように依頼されました。システムは、ユーザーとその興味に関するプロファイルを作成するのに役立つ質問をユーザーに尋ねます。このプロファイルは、実際のカウンセラーがユーザーが次に何をする必要があるかを理解するために使用できます（つまり、資金を調達し、パートナーを見つけ、さらに調査を行います）。

理想的には、ユーザーは特定の質問をスキップして続行できるはずです。後の決定ポイントで、システムは、その情報が続行する必要がある場合にスキップした前の質問に答えたいかどうかを尋ねることができます。

私の質問は、このようなシステムをコーディングするための最良の方法は何ですか？私はエキスパートシステムと決定木を見てきました。ユースケースパターンはエキスパートシステムに適合しているように見えますが、このようなツールを構築するための優れたWebフレームワークはないようです。

オープンソースソリューションに関する推奨事項はありますか？

ブーストの目的で、ワッフルの教師あり学習者（決定木など）の機能とともにオブジェクトの重みを渡すことができるかどうか疑問に思います。

私は C# アプリケーションを作成しています。簡単な例を挙げて、何が必要かを説明します。

次の表を検討してください。

回答者全員の「年齢」の予測決定木をまとめたいと思います。そして、返事をしなかった人の選択肢を予想します。

テーブルは SQL Server 2008 データベースに保存されます。SQL Server 2008 には、それを可能にする機能があります。Microsoft のヘルプ Web サイトを検索しましたが、使用方法に関する明確なガイドが見つかりませんでした。

C#コードでどのように使用できますか?ステップバイステップガイドはありますか?

javascript で決定木を実装するより良い方法を探しています。プログラミングに非常に慣れていないので、ツールボックスにあるツールの数は非常に限られています。私がこれを行う唯一の方法は次のとおりです。 .if else if ステートメントを維持して従うのが非常に厄介な場合 .switch/case ステートメントを使用して、ステート マシン タイプのことを実行できます。

提案や理論を歓迎します。また、小さなコード例も非常に役立ちます。ご覧いただきありがとうございます。

デール