Teniendo problemas para encontrar un paquete de Python para árboles de decisión genéticos con funciones de pérdida personalizadas.
¿Alguien ha encontrado un paquete así? Si no, ¿hay algún paquete que pueda usar para construirlo?
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¿Alguien ha encontrado un paquete así? Si no, ¿hay algún paquete que pueda usar para construirlo?
Estoy buscando una biblioteca de GA que pueda manejar mi codificación y me gustaría saber si puedo usar mi función de aptitud de manera útil. La solución a mi problema se parece a una matriz: [[0,2,3,0], [1,2,0,0], [0,2,0,0]] Todos los vectores tendrán longitud 8 (aquí tienen 4 para hacerlo más . . . Read more
No tengo idea, ¿Es adecuado este diagrama porque la función de aptitud que he creado es así? diagrama de salida Aquí está el código: library(GA) frame_uji <- data.matrix(data_uji) sum_fu <- matrix(0, nrow = 350, ncol = 1) sum_fu <- c(rowSums(frame_uji)) setup <- function(x) { output_fitness <- numeric() for (i in . . . Read more