r语言分类型变量用0和1怎么表示
r语言分类型变量用0和1表示0表示以斜线形式连接数的上下节点，1表示以垂线形式连接。R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘，branch——用于指定决策树的外形，可取值：0表示以斜线形式连接数的上下节点，1表示以垂线形式连接。
python网格搜索支持向量回归得分低，为0.003，偶尔还会出现负数，该怎么处理？
使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动，无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库，可以直接拿来使用，常见的机器学习库如下：1、Scikit-LearnScikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。其中集成了大量分类、回归、聚类功能，包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。2、Orange3Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有一个良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用。用户可通过数据可视化进行数据分析，包含统计分布图、柱状图、散点图，以及更深层次的决策树、分层聚簇、热点图、MDS等，并可使用它自带的各类附加功能组件进行NLP、文本挖掘、构建网络分析等。3、XGBoostXGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。XGBoost支持并行处理，比起同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库，其性能提升10倍以上。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。NuPIC是专注于时间序列的一个机器学习平台，其核心算法为HTM算法，相比于深度学习，其更为接近人类大脑的运行结构。HTM算法的理论依据主要是人脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运行原理。NuPIC可用于预测以及异常检测，使用面非常广，仅要求输入时间序列即可。Milk是Python中的一个机器学习工具包。Milk注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的，为了便利性在此基础上提供Python接口。重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。尝试实现自定义得分手,类似于： import numpy as np def scorer_(estimator, X, y): # Your criterion here if np.allclose(estimator.coef_, np.zeros_like(estimator.coef_)): return 0 else: return estimator.score(X, y) learner = sklearn.grid_search.GridSearchCV(... scoring=scorer_)支持封装API都JAVA写使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动，无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库，可以直接拿来使用，常见的机器学习库如下：1、Scikit-LearnScikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。其中集成了大量分类、回归、聚类功能，包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。2、Orange3Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有一个良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用。用户可通过数据可视化进行数据分析，包含统计分布图、柱状图、散点图，以及更深层次的决策树、分层聚簇、热点图、MDS等，并可使用它自带的各类附加功能组件进行NLP、文本挖掘、构建网络分析等。3、XGBoostXGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。XGBoost支持并行处理，比起同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库，其性能提升10倍以上。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。NuPIC是专注于时间序列的一个机器学习平台，其核心算法为HTM算法，相比于深度学习，其更为接近人类大脑的运行结构。HTM算法的理论依据主要是人脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运行原理。NuPIC可用于预测以及异常检测，使用面非常广，仅要求输入时间序列即可。Milk是Python中的一个机器学习工具包。Milk注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的，为了便利性在此基础上提供Python接口。重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动，无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库，可以直接拿来使用，常见的机器学习库如下：1、Scikit-LearnScikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。其中集成了大量分类、回归、聚类功能，包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。2、Orange3Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有一个良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用。用户可通过数据可视化进行数据分析，包含统计分布图、柱状图、散点图，以及更深层次的决策树、分层聚簇、热点图、MDS等，并可使用它自带的各类附加功能组件进行NLP、文本挖掘、构建网络分析等。3、XGBoostXGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。XGBoost支持并行处理，比起同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库，其性能提升10倍以上。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。NuPIC是专注于时间序列的一个机器学习平台，其核心算法为HTM算法，相比于深度学习，其更为接近人类大脑的运行结构。HTM算法的理论依据主要是人脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运行原理。NuPIC可用于预测以及异常检测，使用面非常广，仅要求输入时间序列即可。Milk是Python中的一个机器学习工具包。Milk注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的，为了便利性在此基础上提供Python接口。重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。
为什么用R语言做决策树分不出树来
R有专门的C5.0包：C50
python中的sklearn中决策树使用的是哪一种算法
1首先需要安装cython，网上下载后进行本地安装pythonsetup.pyinstall2下载sklearn包，进行本地安装（使用pip或easy_install总是出错，如cannotimportmurmurhash3_32，最终本地安装成功）3安装后可用nosetests-vsklearn来进行测试
