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“试过不同模型，但是结果都差不多，好的还是好，不好的还是不好。目前感觉是数据集本身的问题，但是关键在于怎么分析体现不同数据集之间的‘好坏’。 【 在 qinglian 的大作中提到: 】 : 我有一个思路，使用不同的模型测试，看结果，根据模型特点反推数据集的差异。”
“【 在 workingloong 的大作中提到: 】 : 你看看sklearn的GradientBoostingClassifier的源码，tree在estimators_ 里面 : http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.Gr…”
“【 在 dxy1 的大作中提到: 】 : : graphviz可以试试 决策树调用的函数是tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data) 但是 GradientBoostingClassifier 没有tree 接口，这个如何使用？”
“就是要把gbdt中的决策树模型画出来。你说的gvedit画决策树可以实现，但是sklearn中的gbdt没有tree接口可以画。 【 在 dxy1 的大作中提到: 】 : : 什么可视化？gbdt有特征重要性排名，可以画出来，决策树有gvedit.exe这个软件可以画出分裂节点过程图”
“自顶，求助”
“用的DeepLearnToolbox吗？是不是类别标签的问题”
“请问楼主投了多长时间给录用，能见刊打印符合学校要求吗？ 【 在 rancho111 的大作中提到: 】 : 如题，感觉小论文写的质量还行，写完一直没抽出时间发，因快申请答辩了，赶紧投了科技在线，并已中。问还能不能投其他期刊？”
“求问是如何用的？是用的deepLearnToolbox吗？ 【 在 lllccclll 的大作中提到: 】 : dropout层好像并没多大用？但我还是用了”
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