SystemML 决策树 - "NUMBER OF SAMPLES AT NODE 1.0 CANNOT BE REDUCED TO MATCH 10"
SystemML Decision Tree - "NUMBER OF SAMPLES AT NODE 1.0 CANNOT BE REDUCED TO MATCH 10"
我正在尝试 运行 Windows (https://github.com/apache/incubator-systemml/blob/master/scripts/algorithms/decision-tree.dml) 上 SystemML 独立版本的决策树，但我一直收到错误 "NUMBER OF SAMPLES AT NODE 1.0 CANNOT BE REDUCED TO MATCH 10. THIS NODE IS DECLAR ED AS LEAF!"。似乎代码没有计算任何拆分，尽管我能够通过 R 执行树。以前有没有人使用过这个算法并且有一些关于如何解决错误的提示？
谢谢
此消息通常表示对最佳分类或尺度特征进行拆分不会带来任何额外收益。
我会推荐
调查计算得到的增益 (best_cat_gain, best_scale_gain)
仔细检查元数据 (num_cat_features,
num_scale_features) 被正确识别。
您只需在脚本中添加额外的打印语句即可。如果元数据无效，您可能需要检查可选输入 R 是否具有脚本 header 中所述的正确布局。
如果这没有帮助，请分享输入参数、输入数据的格式等，我们会仔细查看。
我正在尝试 运行 Windows (https://github.com/apache/incubator-systemml/blob/master/scripts/algorithms/decision-tree.dml) 上 SystemML 独立版本的决策树，但我一直收到错误 "NUMBER OF SAMPLES AT NODE 1.0 CANNOT BE REDUCED TO MATCH 10. THIS NODE IS DECLAR ED AS LEAF!"。似乎代码没有计算任何拆分，尽管我能够通过 R 执行树。以前有没有人使用过这个算法并且有一些关于如何解决错误的提示？ 谢谢
此消息通常表示对最佳分类或尺度特征进行拆分不会带来任何额外收益。
我会推荐
调查计算得到的增益 (best_cat_gain, best_scale_gain)
仔细检查元数据 (num_cat_features, num_scale_features) 被正确识别。
您只需在脚本中添加额外的打印语句即可。如果元数据无效，您可能需要检查可选输入 R 是否具有脚本 header 中所述的正确布局。
如果这没有帮助，请分享输入参数、输入数据的格式等，我们会仔细查看。