I'正在对图片中的数据运行决策树分类器。在图片中，您可以看到，需要使用1和0进行热编码的数据类型（如时间签名和签名密钥）。然而，在dataframe中，所有0和1都是float类型。因此，我的决策树分类器无法区分是否存在特征，但是如果一个特征是有用的，则通过使用0.5进行分类，如第二张图所示。如何解决这个问题？感谢已在进行中e
我已经试过把所有的float都转换成int，但还没有完全弄清楚怎么做
djmepvbi1#
决策树不会通过检查某个特征是否存在来进行分类。树中使用的二进制值应该使用某个阈值（例如0.5）来分隔，这样，1将在一边，0将在另一边。这是树的运作方式，没有bug。下面是关于分类决策树的StatQuest：https://www.youtube.com/watch?v=_L39rN6gz7Y
1条答案
按热度按时间djmepvbi1#
决策树不会通过检查某个特征是否存在来进行分类。树中使用的二进制值应该使用某个阈值（例如0.5）来分隔，这样，1将在一边，0将在另一边。
这是树的运作方式，没有bug。
下面是关于分类决策树的StatQuest：https://www.youtube.com/watch?v=_L39rN6gz7Y